Explorar Datos Consolidados

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script src = "https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js"

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 $(document).ready(function() {
    $('body').prepend('<div class=\"zoomDiv\"><img src=\"\" class=\"zoomImg\"></div>');
    // onClick function for all plots (img's)
    $('img:not(.zoomImg)').click(function() {
      $('.zoomImg').attr('src', $(this).attr('src')).css({width: '100%'});
      $('.zoomDiv').css({opacity: '1', width: 'auto', border: '1px solid white', borderRadius: '5px', position: 'fixed', top: '50%', left: '50%', marginRight: '-50%', transform: 'translate(-50%, -50%)', boxShadow: '0px 0px 50px #888888', zIndex: '50', overflow: 'auto', maxHeight: '100%'});
    });
    // onClick function for zoomImg
    $('img.zoomImg').click(function() {
      $('.zoomDiv').css({opacity: '0', width: '0%'}); 
    });
  });
  

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<script src="hideOutput.js"></script> 

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$(document).ready(function() {    
    $chunks = $('.fold');    
    $chunks.each(function () {      // add button to source code chunks     
    if ( $(this).hasClass('s') ) {       
        $('pre.r', this).prepend("<div class=\"showopt\">Show Source</div><br style=\"line-height:22px;\"/>");
            $('pre.r', this).children('code').attr('class', 'folded');     
            }      // add button to output chunks     
        if ( $(this).hasClass('o') ) {       
            $('pre:not(.r)', this).has('code').prepend("<div class=\"showopt\">Show Output</div><br style=\"line-height:22px;\"/>");       
            $('pre:not(.r)', this).children('code:not(r)').addClass('folded');        // add button to plots       
            $(this).find('img').wrap('<pre class=\"plot\"></pre>');       
            $('pre.plot', this).prepend("<div class=\"showopt\">Show Plot</div><br style=\"line-height:22px;\"/>");       
            $('pre.plot', this).children('img').addClass('folded');      
            }   
});    // hide all chunks when document is loaded   
    $('.folded').css('display', 'none')    // function to toggle the visibility   
    $('.showopt').click(function() {     
            var label = $(this).html();     
            if (label.indexOf("Show") >= 0) {       
                $(this).html(label.replace("Show", "Hide"));     
            } else {
              $(this).html(label.replace("Hide", "Show"));     
            }     
    $(this).siblings('code, img').slideToggle('fast', 'swing');   
    }); 
}); 

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rm(list=ls());gc()

         used (Mb) gc trigger (Mb) max used (Mb)
Ncells 526006 28.1    1181020 63.1   643708 34.4
Vcells 916178  7.0    8388608 64.0  1649398 12.6

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unlink('*_cache', recursive = TRUE)

if(nchar(Sys.getenv("SUPERSECRET"))<2){
  Sys.setenv("SUPERSECRET"=as.character(read.table("secret_key.txt", quote="\"", comment.char="")))
}
if(nchar(Sys.getenv("SUPERSECRET"))<2){
  try(Sys.setenv("SUPERSECRET"=as.character(read.table(paste0(gsub("/gastos","",dirname(rstudioapi::getActiveDocumentContext()$path)),"/secret_key.txt"), quote="\"", comment.char=""))))
}
if(nchar(Sys.getenv("SUPERSECRETT"))<2){
  Sys.setenv("SUPERSECRETT"=as.character(read.table("secret_key2.txt", quote="\"", comment.char="")))
}
if(nchar(Sys.getenv("SUPERSECRETT"))<2){
  try(Sys.setenv("SUPERSECRETT"=as.character(read.table(paste0(gsub("/gastos","",dirname(rstudioapi::getActiveDocumentContext()$path)),"/secret_key2.txt"), quote="\"", comment.char=""))))
}

path_sec<- paste0("https://docs.google.com/spreadsheets/d/",Sys.getenv("SUPERSECRET"),"/export?format=csv&id=",Sys.getenv("SUPERSECRET"),"&gid=1387050788")
path_sec2<- paste0("https://docs.google.com/spreadsheets/d/",Sys.getenv("SUPERSECRETT"),"/export?format=csv&id=",Sys.getenv("SUPERSECRETT"),"&gid=1921324430")

memory.limit(size=56000)

[1] 56000

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path<-dirname(rstudioapi::getSourceEditorContext()$path)

options(knitr.kable.NA = '')

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`%>%` <- magrittr::`%>%`
if(!require(fuzzyjoin)){install.packages("fuzzyjoin")}

INFO <- readxl::read_excel("INFO.xlsx")


invisible("homologar a un sexo los nombres y luego enmascarar")
encuesta_pre <- 
 readr::read_delim(path_sec, 
    delim = ",", escape_double = FALSE, 
    trim_ws = TRUE, skip = 9) 

encuesta<-  
encuesta_pre %>%   
    dplyr::rename(any_of(c(`Ingresa tu correo electrónico Verisure`="\"\"Ingresa tu correo electrónico Verisure\"\""))) %>% 
    #dplyr::rename(`Ingresa tu correo electrónico Verisure` = 5)
  dplyr::left_join(INFO[,c("pmail","sexo")], by=c("correos corregidos 04 08"="pmail")) %>% 
    dplyr::mutate(`correos corregidos 04 08`=ifelse(`correos corregidos 04 08`!="", anonymizer::anonymize(`correos corregidos 04 08`, .algo = "sha256", .seed = 2125),NA_character_))%>% 
    dplyr::mutate(`Ingresa tu correo electrónico Verisure`=ifelse(`Ingresa tu correo electrónico Verisure`!="", anonymizer::anonymize(`Ingresa tu correo electrónico Verisure`, .algo = "sha256", .seed = 2125),NA_character_))

encuesta_pre2 <- 
 readr::read_delim(path_sec2, 
    delim = ",", escape_double = FALSE, 
    trim_ws = TRUE, skip = 3) 

encuesta2<-  
encuesta_pre2 %>%   
  dplyr::rename(any_of(c(`Ingresa tu correo electrónico Verisure`="\"\"Ingresa tu correo electrónico Verisure\"\""))) %>%
  dplyr::rename(any_of(c("Ingresa tu correo electrónico Verisure"="E-mail"))) %>%
  dplyr::left_join(INFO[,c("pmail","fecha_ing","d_unidad","fecha_nac","sexo")], by=c("Ingresa tu correo electrónico Verisure"="pmail")) %>% 
    dplyr::mutate(`Ingresa tu correo electrónico Verisure`=ifelse(`Ingresa tu correo electrónico Verisure`!="", anonymizer::anonymize(`Ingresa tu correo electrónico Verisure`, .algo = "sha256", .seed = 2125),NA_character_))%>% 
    #dplyr::select(-nombre) %>% 
  #agregado 2022-09-04
  dplyr::rename_with(stringr::str_replace, 
              pattern = "A continuación responde las siguientes preguntas indicando el nivel de acuerdo con el enunciado: x ", replacement = "")

#
if(isTRUE(getOption('knitr.in.progress'))==T){
    clus_iter=5000
} else {
  input <- readline('¿Are you gonna run the dataset with the whole iterations? (Si/No): ')
  if(input=="Si"){
    clus_iter=10000
  } else {
    clus_iter=1000
  }
}
library(tm)
if(isTRUE(getOption('knitr.in.progress'))==T){
  input2 <- "todas"
} else {
    input2 <- "todas"
    input2 <- Corpus(VectorSource(input2))
    input2 <- tm_map(input2, tolower)
    input2 <- tm_map(input2,stripWhitespace)
    input2 <- gsub(" ","_",as.character(unlist(input2)[1]))
}

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#evitar que ocupe curl
#options(renv.download.override = utils::download.file)

#arriba puse algunas opciones para que por defecto escondiera el código
#también cargue algunos estilo .css para que el texto me apareciera justificado, entre otras cosas.
local({r <- getOption("repos")
       r["CRAN"] <- "http://cran.r-project.org" 
       options(repos=r)
})

clipboard <- function(x, sep="\t", row.names=FALSE, col.names=TRUE){
     con <- pipe("xclip -selection clipboard -i", open="w")
     write.table(x, con, sep=sep, row.names=row.names, col.names=col.names)
     close(con)
}

copy_names <- function(x,row.names=FALSE,col.names=TRUE,dec=",",...) {
  library(dplyr)
  if(class(ungroup(x))[1]=="tbl_df"){
    if(options()$OutDec=="."){
      options(OutDec = dec)
      write.table(format(data.frame(x)),"clipboard",sep="\t",row.names=FALSE,col.names=col.names,...)
      options(OutDec = ".")
      return(x)
    } else {
      options(OutDec = ",")
      write.table(format(data.frame(x)),"clipboard",sep="\t",row.names=FALSE,col.names=col.names,...)
      options(OutDec = ",")
      return(x)    
    }
  } else {
    if(options()$OutDec=="."){
      options(OutDec = dec)
      write.table(format(x),"clipboard",sep="\t",row.names=FALSE,col.names=col.names,...)
      options(OutDec = ".")
      return(x)
    } else {
      options(OutDec = ",")
      write.table(format(x),"clipboard",sep="\t",row.names=FALSE,col.names=col.names,...)
      options(OutDec = ",")
      return(x)       
    }
  }
}  

if(!require(pacman)){install.packages("pacman")}

Loading required package: pacman

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pacman::p_unlock(lib.loc = .libPaths()) #para no tener problemas reinstalando paquetes

No 00LOCK detected in:
 C:/Program Files/R/R-4.1.2/library

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knitr::opts_chunk$set(
    echo = TRUE,
    message = T,
    warning = FALSE
)
#dejo los paquetes estadísticos que voy a utilizar

if(!require(plotly)){install.packages("plotly")}

Loading required package: plotly

Loading required package: ggplot2

Attaching package: 'ggplot2'

The following object is masked from 'package:NLP':

    annotate

Attaching package: 'plotly'

The following object is masked from 'package:ggplot2':

    last_plot

The following object is masked from 'package:stats':

    filter

The following object is masked from 'package:graphics':

    layout

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if(!require(lubridate)){install.packages("lubridate")}

Loading required package: lubridate

Attaching package: 'lubridate'

The following objects are masked from 'package:base':

    date, intersect, setdiff, union

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if(!require(htmlwidgets)){install.packages("htmlwidgets")}

Loading required package: htmlwidgets

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#if(!require(tidyverse)){install.packages("tidyverse")}
if(!require(gganimate)){install.packages("gganimate")}

Loading required package: gganimate

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if(!require(readr)){install.packages("readr")}

Loading required package: readr

Attaching package: 'readr'

The following object is masked _by_ '.GlobalEnv':

    clipboard

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if(!require(stringr)){install.packages("stringr")}

Loading required package: stringr

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if(!require(data.table)){install.packages("data.table")}

Loading required package: data.table

Attaching package: 'data.table'

The following objects are masked from 'package:lubridate':

    hour, isoweek, mday, minute, month, quarter, second, wday,
    week, yday, year

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if(!require(DT)){install.packages("DT")}

Loading required package: DT

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if(!require(ggplot2)){install.packages("ggplot2")}
if(!require(lattice)){install.packages("lattice")}

Loading required package: lattice

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if(!require(janitor)){install.packages("janitor")}

Loading required package: janitor

Attaching package: 'janitor'

The following objects are masked from 'package:stats':

    chisq.test, fisher.test

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if(!require(rjson)){install.packages("rjson")}

Loading required package: rjson

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if(!require(estimatr)){install.packages("estimatr")} 

Loading required package: estimatr

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if(!require(textreg)){install.packages("textreg")}

Loading required package: textreg

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if(!require(sjPlot)){install.packages("sjPlot")}

Loading required package: sjPlot

#refugeeswelcome

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if(!require(foreign)){install.packages("foreign")}

Loading required package: foreign

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if(!require(tsModel)){install.packages("tsModel")}

Loading required package: tsModel

Time Series Modeling for Air Pollution and Health (0.6)

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if(!require(lmtest)){install.packages("lmtest")}

Loading required package: lmtest

Loading required package: zoo

Attaching package: 'zoo'

The following objects are masked from 'package:base':

    as.Date, as.Date.numeric

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if(!require(Epi)){install.packages("Epi")}

Loading required package: Epi

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if(!require(splines)){install.packages("splines")}

Loading required package: splines

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if(!require(vcd)){install.packages("vcd")}

Loading required package: vcd

Loading required package: grid

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if(!require(astsa)){install.packages("astsa")}

Loading required package: astsa

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if(!require(MASS)){install.packages("MASS")}

Loading required package: MASS

Attaching package: 'MASS'

The following object is masked from 'package:plotly':

    select

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if(!require(ggsci)){install.packages("ggsci")}

Loading required package: ggsci

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if(!require(Hmisc)){install.packages("Hmisc")}

Loading required package: Hmisc

Loading required package: survival

Loading required package: Formula

Attaching package: 'Hmisc'

The following object is masked from 'package:tsModel':

    Lag

The following object is masked from 'package:plotly':

    subplot

The following objects are masked from 'package:base':

    format.pval, units

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if(!require(compareGroups)){install.packages("compareGroups")}

Loading required package: compareGroups

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if(!require(dplyr)){install.packages("dplyr")}

Loading required package: dplyr

Attaching package: 'dplyr'

The following objects are masked from 'package:Hmisc':

    src, summarize

The following object is masked from 'package:MASS':

    select

The following objects are masked from 'package:data.table':

    between, first, last

The following objects are masked from 'package:stats':

    filter, lag

The following objects are masked from 'package:base':

    intersect, setdiff, setequal, union

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if(!require(ggforce)){install.packages("ggforce")}

Loading required package: ggforce

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if(!require(doParallel)){install.packages("doParallel")}

Loading required package: doParallel

Loading required package: foreach

Loading required package: iterators

Loading required package: parallel

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if(!require(SCtools)){install.packages("SCtools")}

Loading required package: SCtools

Loading required package: future

Attaching package: 'future'

The following object is masked from 'package:survival':

    cluster

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if(!require(rio)){install.packages("rio")}

Loading required package: rio

Attaching package: 'rio'

The following object is masked from 'package:Epi':

    factorize

The following object is masked from 'package:plotly':

    export

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if(!require(rbokeh)){install.packages("rbokeh")}

Loading required package: rbokeh

Attaching package: 'rbokeh'

The following object is masked from 'package:sjPlot':

    set_theme

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if(!require(sqldf)){install.packages("sqldf")} 

Loading required package: sqldf

Loading required package: gsubfn

Loading required package: proto

Loading required package: RSQLite

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if(!require(devtools)){install.packages("devtools")}

Loading required package: devtools

Loading required package: usethis

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if(!require(ExPanDaR)){install.packages("ExPanDaR")}

Loading required package: ExPanDaR

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if(!require(skimr)){install.packages("skimr")}

Loading required package: skimr

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if(!require(tm)){install.packages("tm")} 
if(!require(wordcloud2)){install.packages("wordcloud2")}

Loading required package: wordcloud2

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if(!require(wordcloud)){install.packages("wordcloud")}

Loading required package: wordcloud

Loading required package: RColorBrewer

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if(!require(RColorBrewer)){install.packages("RColorBrewer")}
if(!require(psych)){install.packages("psych")}

Loading required package: psych

Attaching package: 'psych'

The following object is masked from 'package:Hmisc':

    describe

The following object is masked from 'package:astsa':

    scatter.hist

The following objects are masked from 'package:ggplot2':

    %+%, alpha

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if(!require(ggiraph)){install.packages("ggiraph")}

Loading required package: ggiraph

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if(!require(tidyverse)){install.packages("tidyverse")}

Loading required package: tidyverse

-- Attaching packages ----------------------------- tidyverse 1.3.1 --

v tibble  3.1.8     v purrr   0.3.4
v tidyr   1.2.0     v forcats 0.5.1

-- Conflicts -------------------------------- tidyverse_conflicts() --
x psych::%+%()             masks ggplot2::%+%()
x purrr::accumulate()      masks foreach::accumulate()
x psych::alpha()           masks ggplot2::alpha()
x ggplot2::annotate()      masks NLP::annotate()
x lubridate::as.difftime() masks base::as.difftime()
x dplyr::between()         masks data.table::between()
x lubridate::date()        masks base::date()
x dplyr::filter()          masks plotly::filter(), stats::filter()
x dplyr::first()           masks data.table::first()
x data.table::hour()       masks lubridate::hour()
x lubridate::intersect()   masks base::intersect()
x data.table::isoweek()    masks lubridate::isoweek()
x dplyr::lag()             masks stats::lag()
x dplyr::last()            masks data.table::last()
x data.table::mday()       masks lubridate::mday()
x data.table::minute()     masks lubridate::minute()
x data.table::month()      masks lubridate::month()
x data.table::quarter()    masks lubridate::quarter()
x data.table::second()     masks lubridate::second()
x dplyr::select()          masks MASS::select(), plotly::select()
x lubridate::setdiff()     masks base::setdiff()
x dplyr::src()             masks Hmisc::src()
x dplyr::summarize()       masks Hmisc::summarize()
x purrr::transpose()       masks data.table::transpose()
x lubridate::union()       masks base::union()
x data.table::wday()       masks lubridate::wday()
x data.table::week()       masks lubridate::week()
x purrr::when()            masks foreach::when()
x data.table::yday()       masks lubridate::yday()
x data.table::year()       masks lubridate::year()

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if(!require(lubridate)){install.packages("lubridate")}
if(!require(ggfortify)){install.packages("ggfortify")}

Loading required package: ggfortify

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if(!require(survminer)){install.packages("survminer")}

Loading required package: survminer

Loading required package: ggpubr

Attaching package: 'ggpubr'

The following object is masked from 'package:rbokeh':

    set_palette

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if(!require(rpivotTable)){install.packages("rpivotTable")}

Loading required package: rpivotTable

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if(!require(ggstatsplot)){install.packages("ggstatsplot")}

Loading required package: ggstatsplot

You can cite this package as:
     Patil, I. (2021). Visualizations with statistical details: The 'ggstatsplot' approach.
     Journal of Open Source Software, 6(61), 3167, doi:10.21105/joss.03167

Attaching package: 'ggstatsplot'

The following object is masked from 'package:future':

    %<-%

The following object is masked from 'package:data.table':

    :=

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if(!require(anonymizer)){devtools::install_github("paulhendricks/anonymizer")}

Loading required package: anonymizer

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if(!require(finalfit)){install.packages("finalfit")}

Loading required package: finalfit

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# Calculate the number of cores
#no_cores <- detectCores() - 1
##cl<-makeCluster(no_cores)
#registerDoParallel(cl)
# sudo apt -y install libfontconfig1-dev
# sudo apt-get install libxml2-dev
#Sys.setlocale(category = "LC_ALL", locale = "english")
#locale("es", decimal_mark = ",")


find_type <- function(x) {
  case_when(
    is.factor(x) ~ "factor",
    is.character(x) ~ "character",
    is.numeric(x) ~ "numeric",
    TRUE ~ "not sure"
  )
}

permute_icc <- function(x, y, n = 99) {
  actual <- ICCbare(x, y)
  nulls <- vector(length = length(n), mode = "numeric")
  for(i in seq_along(1:n)) {
    scrambled_x <- sample(x, length(x), replace = F)
    nulls[i] <- ICCbare(scrambled_x, y)
  }
  (sum(abs(nulls) > ifelse(actual > 0, actual, -actual)) + 1) / (n+1)
}

permute_tau <- function(x, y, n = 99) {
  actual <- GKtau(x, y)$tauxy
  nulls <- vector(length = length(n), mode = "numeric")
  for(i in seq_along(1:n)) {
    scrambled_x <- sample(x, length(x), replace = F)
    nulls[i] <- GKtau(scrambled_x, y)$tauxy
  }
  (sum(abs(nulls) > ifelse(actual > 0, actual, -actual)) + 1) / (n+1)
}

# to do:
## get p-values

eda <- function(x, plot = FALSE) {
  
  x <- as.data.frame(x)
  
  num_rows <- ncol(x)^2 - ncol(x)
  df <- tibble(var1 = vector(mode = "character", length = 1),
               var2 = vector(mode = "character", length = 1),
               statistic = vector(mode = "character", length = 1),
               value = vector(mode = "double", length = 1),
               p_value = vector(mode = "double", length = 1),
               n = vector(mode = "integer", length = 1))
  
  for(i in seq_along(1:ncol(x)))
    for(j in seq_along(1:ncol(x))) {
      if(i < j){
        # get type of columns i and j
        var_1_type <- find_type(x[,i])
        var_2_type <- find_type(x[,j])
        #print(paste("var1 type: ", var_1_type, "\nvar2 type: ", var_2_type, "\n\n"))
        
        x1 <- x[,i]
        x2 <- x[,j]
        
        # remove NAs for simplicity
        if(any(is.na(x1))){
          # get NA indicies
          ind <- which(is.na(x1))
          x1 <- x1[-ind]
          x2 <- x2[-ind]
        }
        
        if(any(is.na(x2))){
          # get NA indicies
          ind <- which(is.na(x2))
          x1 <- x1[-ind]
          x2 <- x2[-ind]
        }
        
        # make sure x1 and x2 are the same length
        stopifnot(length(x1) == length(x2))
        
        n <- length(x1)
        
        if(var_1_type == "numeric" & var_2_type == "numeric") {
          # run a correlation
          result <- cor.test(x1, x2)
          df <- add_row(df, 
                        var1 = names(x)[i],
                        var2 = names(x)[j],
                        statistic = "r",
                        value = result$estimate,
                        p_value = result$p.value,
                        n = n
          )
        } else if(var_1_type == "factor" & var_2_type == "numeric") {
          # run an ANOVA or t-test, depending on number of levels
          num_levels <- length(levels(x1))
          require(ICC)
          result <- ICCbare(x1, x2)
          p <- permute_icc(x1, x2)
          df <- add_row(df, 
                        var1 = names(x)[i],
                        var2 = names(x)[j],
                        statistic = "ICC",
                        value = result,
                        p_value = p,
                        n = n
          )
        } else if(var_1_type == "numeric" & var_2_type == "factor") {
          # run an ANOVA or t-test, depending on number of levels
          num_levels <- length(levels(x2))
          require(ICC)
          result <- ICCbare(x2, x1)
          p <- permute_icc(x2, x1)
          df <- add_row(df, 
                        var1 = names(x)[i],
                        var2 = names(x)[j],
                        statistic = "ICC",
                        value = result,
                        p_value = p,
                        n = n
          )
        } else if(var_1_type == "factor" & var_2_type == "factor") {
          require("GoodmanKruskal")
          # compute the GKtau statistic
          stat1 <- GKtau(x1, x2)$tauxy
          stat2 <- GKtau(x1, x2)$tauyx
          p1 <- permute_tau(x1, x2)
          p2 <- permute_tau(x2, x1)
          df <- add_row(df, 
                        var1 = names(x)[i],
                        var2 = names(x)[j],
                        statistic = "tau",
                        value = stat1,
                        p_value = p1,
                        n = n
          )
          df <- add_row(df, 
                        var1 = names(x)[j],
                        var2 = names(x)[i],
                        statistic = "tau",
                        value = stat2,
                        p_value = p2,
                        n = n
          )
        } else{
          # return an empty row
          df <- add_row(df, 
                        var1 = names(x)[i],
                        var2 = names(x)[j],
                        statistic = NA_character_,
                        value = NA_integer_,
                        p_value = NA_real_,
                        n = n
          )
        }
      }
    }
  if(plot == TRUE) {
    df[-1,] %>%
      filter(!is.na(value)) %>%
      unite(variables, var1, var2, sep = " by ") %>%
      mutate(`possibly significant` = if_else(p_value < 0.05, "significant", "NS")) %>%
      ggplot(aes(y = value, x = reorder(variables, value), color = `possibly significant`)) +
      geom_point() +
      coord_flip() +
      facet_wrap(~statistic, scales = "free") +
      theme_minimal() +
      scale_color_manual(values = c("#37454B", "#E84F22"))
  } else{
    df[-1,]
  }
  
}
  m <- list(
    l = 100,
    r = 50,
    b = 0,
    t = 0,
    pad = 4
  )
check_code <- function(expr, available){
  if(available){
    eval(parse(text = expr))
  } else {
    expr
  }
}

Show code

invisible(c("Compromiso Sostenible", "Desarrollo Profesional", "Liderazgo",  "Entorno de Trabajo", "Covid", "Intención de permanecer en la Compañía"­a""Comunicación"ón"Gestión del Desempeño"peÃ"Compensación y Beneficios"fic"Supervisor Inmediato"))iato"))
#`

names_df_ori<-encuesta %>%  names()
names_df_proc<-encuesta %>% janitor::clean_names() %>% names()


names_df2_ori<-encuesta2 %>%  names()
names_df2_proc<-encuesta2 %>% janitor::clean_names() %>% names()

Fecha: 08 septiembre, 2022

Obtención de Base de Datos

En primer lugar, bajamos los datos y utilizamos un nombre para las columnas más facil de procesar por los distintos programas informáticos de análisis estadístico.

Show code

#Ver las etiquetas y las variables
#Ver als etiquetas y las variables
#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#
#fecha de respuesta
names_df_proc[7]<-names_df_proc[8]
names_df_ori[7]<-names_df_ori[8]

names_df_proc[8]<-"Función"
names_df_ori[8]<-"Función"

for (i in 1:length(names_df_ori)){
     attr(encuesta[[i]], "label")<- names_df_ori[[i]]
}

for (i in 1:length(names_df2_ori)){
     attr(encuesta2[[i]], "label")<- names_df2_ori[[i]]
}

for (i in 1:length(names_df_ori)){
     colnames(encuesta)[[i]]<- names_df_proc[[i]]
}

for (i in 1:length(names_df2_ori)){
     colnames(encuesta2)[[i]]<- names_df2_proc[[i]]
}


# for (i in 1:length(names_df_ori)){
# if(attributes(names_df_ori)$name[i]=="proporcion") 
# attributes(encuesta)$variable.labels[i]<-"Proporción de guaguas en el determinado sexo"
# if(attributes(names_df_ori)$name[i]=="sexo") 
# attributes(encuesta)$variable.labels[i]<-"Sexo"
# }
# 

colnames_encuesta<- c("cor_ele","nombre","tel","fecha","correo_val","correo_val_cor","fecha_resp","funcion","a_dir","b_ger", "c_area", paste0("comp_sos_",1:9), paste0("dllo_prof_",1:3), paste0("lid_",1:2), paste0("ent_trab_",1:2),paste0("covid_",1:4), paste0("intencion_",1), paste0("com_",1:2), paste0("ges_des_",1:2), paste0("comp_ben_",1:2), paste0("superv_",1:3), "enps_lugar_trab","enps_prod_serv","obs_gen","sexo")

dt_names<-
dplyr::bind_cols(original=names_df_ori,limpiada=names_df_proc,etiqueta=colnames_encuesta)

dt_names2<-
dplyr::bind_cols(original=names_df2_ori,limpiada=names_df2_proc) %>% 
  dplyr::left_join(dt_names, by=c("limpiada")) %>% 
  dplyr::mutate(etiqueta= dplyr::case_when(
    limpiada=="ingresa_tu_correo_electronico_verisure"~"correo_val_cor",
    limpiada=="indica_el_area_a_la_que_perteneces"~"c_area",
    limpiada=="indica_la_direccion_a_la_que_perteneces"~"a_dir",
    limpiada=="indica_a_que_categoria_de_funciones_perteneces"~"funcion",
    limpiada=="indica_tu_antiguedad_trabajando_dentro_de_verisure"~"antiguedad",
    limpiada=="que_aspectos_crees_que_la_empresa_deberia_cambiar_opcional"~"obs_gen",
    limpiada=="recibo_feedback_de_manera_constante_que_me_ayuda_a_mejorar_y_a_crecer_en_la_organizacion"~"ges_des_1",
    nchar(etiqueta)<2~ limpiada,
    is.na(etiqueta)~ limpiada,
    T~etiqueta
  ))
# fecha
# hora
# completada_en
# fuente

colnames(encuesta)<-colnames_encuesta
colnames(encuesta2)<-dt_names2$etiqueta

#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#
#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#

Posteriormente, le añadimos los nombres de las variables a la base de datos.

Show code

  for (i in 1:length(names_df_proc)){
          attributes(encuesta)$"variable.labels"[i]<- names_df_ori[i] 
  }

  for (i in 1:length(names(encuesta2))){
          attributes(encuesta2)$"variable.labels"[i]<- names_df2_ori[i] 
  }

Las variables fueron recodificadas y estandarizadas de acuerdo a cómo se exhiben en el cuestionario, incluyendo las etiquetas que no se encuentran presentes debido a que nadie ha contestado en alguna de esas categorías.

Show code

#funcion  a_dir b_ger c_area
encuesta %>%
  dplyr::mutate(across(c("funcion","a_dir", "b_ger","c_area"), ~dplyr::case_when(as.character(.)=="#ERROR!"~NA_character_,as.character(.)=="#N/A"~NA_character_,as.character(.)=="#REF!"~NA_character_,as.character(.)=="NA"~NA_character_,T~as.character(.)))) %>% 
  #dplyr::mutate(cons_inf=ifelse(grepl("acepto participar",as.character(cons_inf)),"Sí","No")) %>% 
  dplyr::mutate(across(c(paste0("comp_sos_",1:9), paste0("dllo_prof_",1:3), paste0("lid_",1:2), paste0("ent_trab_",1:2),paste0("covid_",1:4), paste0("intencion_",1), paste0("com_",1:2), paste0("ges_des_",1:2), paste0("comp_ben_",1:2), paste0("superv_",1:3)), ~stringr::str_remove(stringr::str_trim(.), "\\.$"))) %>% 
  dplyr::mutate(across(c(paste0("comp_sos_",1:9), paste0("dllo_prof_",1:3), paste0("lid_",1:2), paste0("ent_trab_",1:2),paste0("covid_",1:4), paste0("intencion_",1), paste0("com_",1:2), paste0("ges_des_",1:2), paste0("comp_ben_",1:2), paste0("superv_",1:3)), ~stringr::str_remove(stringr::str_trim(as.character(.)), "\\.$"))) %>% 
    dplyr::mutate(across(c(paste0("comp_sos_",1:9), paste0("dllo_prof_",1:3), paste0("lid_",1:2), paste0("ent_trab_",1:2),paste0("covid_",1:4), paste0("intencion_",1), paste0("com_",1:2), paste0("ges_des_",1:2), paste0("comp_ben_",1:2), paste0("superv_",1:3)), ~factor(parse_factor(as.character(.), levels=c("1","2","3","4","5"), trim_ws=T, include_na =F), labels=c("Muy en desacuerdo","En desacuerdo","Ni de acuerdo ni en desacuerdo", "De acuerdo", "Muy de acuerdo"), ordered=T))) %>% 
  dplyr::mutate(sexo=factor(sexo)) %>% 
    assign("encuesta_rec",.,envir=.GlobalEnv)

#En esta empresa no se tolera el bajo desempeño ---> No está

#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_
#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_

encuesta2 %>%
  dplyr::mutate(across(c("funcion","a_dir", "c_area"), ~dplyr::case_when(as.character(.)=="#ERROR!"~NA_character_,as.character(.)=="#N/A"~NA_character_,as.character(.)=="#REF!"~NA_character_,as.character(.)=="NA"~NA_character_,T~as.character(.)))) %>% 
  #dplyr::mutate(cons_inf=ifelse(grepl("acepto participar",as.character(cons_inf)),"Sí","No")) %>% 
  dplyr::mutate(across(c(paste0("comp_sos_",1:9), paste0("ges_des_",1)), ~stringr::str_remove(stringr::str_trim(.), "\\.$"))) %>% 
  dplyr::mutate(across(c(paste0("comp_sos_",1:9), paste0("ges_des_",1)), ~stringr::str_remove(stringr::str_trim(as.character(.)), "\\.$"))) %>% 
    dplyr::mutate(across(c(paste0("comp_sos_",1:9), paste0("ges_des_",1)), ~factor(parse_factor(as.character(.), trim_ws=T, include_na =F), levels=c("En desacuerdo", "Tiendo a estar en desacuerdo","Neutral", "Tiendo a estar de acuerdo", "De Acuerdo"), ordered=T))) %>% 
  #labels=c("Muy en desacuerdo","En desacuerdo","Ni de acuerdo ni en desacuerdo", "De acuerdo", "Muy de acuerdo"), ordered=T))) %>%
    dplyr::mutate(fecha_nac= as.Date(as.character(fecha_nac)),fecha_ing= as.Date(as.character(fecha_ing)), edad=round(as.numeric(fecha-fecha_nac)/365.25,0)) %>% 
    dplyr::mutate(sexo=factor(sexo)) %>%
    dplyr::mutate(antiguedad=factor(antiguedad, levels=c("Menos de 3 meses", "Entre 3 meses y 1 año", "Entre 1 y 2 años", "Entre 2 y 5 años", "Entre 5 y 10 años", "Más de 10 años"))) %>% 
    dplyr::mutate(dias_despues=as.numeric(fecha-as.Date("2022-07-25")),) %>% 
  #recodificar
  dplyr::mutate(across(c(paste0("comp_sos_",1:9)), ~dplyr::case_when(.=="Tiendo a estar de acuerdo"~1, .=="De Acuerdo"~1, T~ 0),.names = "{col}_rec1"))%>%
  dplyr::mutate(compromiso_sostenible_ags= base::rowSums(dplyr::select(.,ends_with("_rec1"))))%>%  
      assign("encuesta2_rec",.,envir=.GlobalEnv)

         #dplyr::mutate(dg_total_cie_10 = base::rowSums(dplyr::select(., dg_diagnostico_trs_psiquiatrico_cie_10, dg_x2_diagnostico_trs_psiquiatrico_cie_10, dg_x3_diagnostico_trs_psiquiatrico_cie_10)))%>%

Exploración de Datos

Show code

options(knitr.kable.NA = '')

var_lbls_no_char<-
    data.frame(nam=attributes(encuesta_rec)$"names",
               var_lab=attributes(encuesta_rec)$"variable.labels") %>% 
      dplyr::right_join(encuesta_rec%>% dplyr::select(-(cor_ele:fecha_resp))%>%
       dplyr::select(-where(is.character)) %>% names() %>% data.frame(), by=c("nam"="."))

skimr_encuesta_rec<-
encuesta_rec%>% dplyr::select(-(cor_ele:fecha_resp))%>%
   dplyr::select(-where(is.character)) %>%
  skimr::skim() %>% 
  tibble::as_tibble() %>%
  dplyr::mutate(complete_rate=scales::percent(complete_rate)) %>% 
  dplyr::select(-numeric.hist)

skimr_encuesta_rec %>% 
  dplyr::left_join(var_lbls_no_char, by=c("skim_variable"="nam")) %>% 
  dplyr::select(skim_type,skim_variable,var_lab, everything()) %>% 
  knitr::kable(.,format = "html", digits=2, format.args = list(decimal.mark = ".", big.mark = ","),
               caption = paste0("Resumen de Variables"),#,
               col.names = c("Tipo","Variable","Etiqueta","Perdidos","% Completos",
                            "Ordenado","Valores únicos","Más frecuentes","Media", "Desv.Est.","Min","Perc. 25", "Mediana", "Perc. 75", "Max"),
align =c("c","l",rep('c', 101))) %>%
  kableExtra::kable_classic(bootstrap_options = c("striped", "hover"),font_size = 9) %>%
  kableExtra::scroll_box(width = "100%", height = "375px")

Table 1: Resumen de Variables

Tipo	Variable	Etiqueta	Perdidos	% Completos	Ordenado	Valores únicos	Más frecuentes	Media	Desv.Est.	Min	Perc. 25	Mediana	Perc. 75	Max
factor	comp_sos_1	Entiendo cómo mi trabajo contribuye a la consecución de los objetivos de esta empresa	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 458, De : 114, Ni : 19, Muy: 5
factor	comp_sos_2	Recomendaría esta empresa como un buen lugar para trabajar	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 385, De : 149, Ni : 47, En : 10
factor	comp_sos_3	Estoy dispuesto a realizar un esfuerzo mayor del que cabría esperar normalmente para contribuir al éxito de esta empresa	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 419, De : 146, Ni : 21, En : 7
factor	comp_sos_4	Dispongo de las herramientas y los recursos necesarios para lograr la excelencia en el rendimiento	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 296, De : 202, Ni : 64, En : 29
factor	comp_sos_5	Sé lo que se espera de mí en mi trabajo	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 421, De : 152, Ni : 17, En : 6
factor	comp_sos_6	Mi trabajo me ofrece la oportunidad de enfrentarme a nuevos desafíos	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 372, De : 155, Ni : 50, En : 14
factor	comp_sos_7	Las personas con las que trabajo por lo general se llevan bien entre sí	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 338, De : 178, Ni : 58, En : 18
factor	comp_sos_8	Mi trabajo me aporta una sensación de realización personal	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 346, De : 168, Ni : 55, En : 19
factor	comp_sos_9	Puedo mantener el nivel de energía que necesito durante toda la jornada laboral	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 239, De : 207, Ni : 84, En : 47
factor	dllo_prof_1	Creo que permanecer en esta empresa es lo mejor para mí desde el punto de vista profesional y personal	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 336, De : 181, Ni : 55, En : 14
factor	dllo_prof_2	La formación que he recibido me ha preparado adecuadamente para el trabajo que hago	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 323, De : 203, Ni : 47, En : 17
factor	dllo_prof_3	Dispongo de suficientes oportunidades de recibir formación para mejorar mis habilidades en mi trabajo actual	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 293, De : 195, Ni : 71, En : 26
factor	lid_1	Soy optimista respecto al futuro de esta empresa	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 449, De : 117, Ni : 22, En : 7
factor	lid_2	Tengo confianza en las decisiones que toma el equipo directivo de esta empresa	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 352, De : 157, Ni : 55, En : 24
factor	ent_trab_1	Mi responsable directo se preocupa realmente por mí como empleado	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 382, De : 136, Ni : 46, En : 19
factor	ent_trab_2	Me siento cómodo con los valores de esta empresa	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 387, De : 149, Ni : 47, En : 8
factor	covid_1	Confío en que nuestros líderes respondan eficazmente a los desafíos de negocio derivados del coronavirus.	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 345, De : 161, Ni : 59, En : 19
factor	covid_2	Siento que la compañía me está protegiendo durante este tiempo.	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 336, De : 148, Ni : 67, En : 30
factor	covid_3	Confío en nuestros líderes para proteger la salud y el bienestar de los empleados en este momento.	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 327, De : 158, Ni : 65, En : 30
factor	covid_4	Esta organización está haciendo un excelente trabajo manteniendo a los empleados informados sobre los asuntos importantes que nos afectan durante este tiempo.	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 350, De : 160, Ni : 59, En : 21
factor	intencion_1	Considero que seguiré trabajando en la empresa en los próximos dos años	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 414, De : 119, Ni : 42, En : 16
factor	com_1	En esta empresa se hacen esfuerzos suficientes por conocer las opiniones e ideas de los empleados	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 274, De : 193, Ni : 80, En : 29
factor	com_2	Tengo acceso a la información necesaria para hacer bien mi trabajo	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 348, De : 184, Ni : 42, En : 16
factor	ges_des_1	Recibo feedback sobre mi rendimiento con regularidad.	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 322, De : 167, Ni : 62, En : 32
factor	ges_des_2	Según mi experiencia, en esta empresa se reconoce la excelencia en el rendimiento.	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 318, De : 188, Ni : 58, En : 18
factor	comp_ben_1	El programa de beneficios sociales de esta organización satisface mis necesidades	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 246, De : 202, Ni : 111, En : 25
factor	comp_ben_2	Creo que mi remuneración es competitiva si la comparamos con la de personas que desempeñan un trabajo similar en otras empresas	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 242, De : 186, Ni : 91, En : 55
factor	superv_1	Mi responsable directo hace una buena labor fomentando el trabajo en equipo	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 354, De : 167, Ni : 45, En : 19
factor	superv_2	Mi responsable directo me reconoce el trabajo bien hecho	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 380, De : 159, Ni : 34, En : 13
factor	superv_3	Mi responsable directo fomenta el desarrollo de los empleados	0	100.00%	TRUE	5	Muy: 370, De : 155, Ni : 48, Muy: 13
factor	sexo	sexo	2	99.67%	FALSE	2	M: 378, F: 218
numeric	enps_lugar_trab	¿Recomendaría esta empresa como lugar de trabajo a sus colegas, familiares, amigos o vecinos?	0	100.00%				8.81	1.92	0	8	10	10	10
numeric	enps_prod_serv	¿Recomendaría los productos y servicios de esta empresa a sus colegas, familiares, amigos o vecinos?	0	100.00%				9.03	1.65	0	9	10	10	10

Show code

options(knitr.kable.NA = '')

for (i in 1:length(names(encuesta2_rec))){
if(attributes(encuesta2_rec)$name[i]=="edad")
attributes(encuesta2_rec)$variable.labels[i]<-"Edad"
if(attributes(encuesta2_rec)$name[i]=="sexo")
attributes(encuesta2_rec)$variable.labels[i]<-"Sexo"
if(attributes(encuesta2_rec)$name[i]=="dias_despues")
attributes(encuesta2_rec)$variable.labels[i]<-"Días en que contesta desde después del 07-25"
if(attributes(encuesta2_rec)$name[i]=="compromiso_sostenible_ags")
attributes(encuesta2_rec)$variable.labels[i]<-"Suma de recodificados de Compromiso Sostenible (ags)"
}

var_lbls_no_char2<-
    data.frame(nam=attributes(encuesta2_rec)$"names",
               var_lab=attributes(encuesta2_rec)$"variable.labels") %>% 
      dplyr::right_join(encuesta2_rec%>% dplyr::select(-(hora:correo_val_cor))%>%
       dplyr::select(-where(is.character)) %>% names() %>% data.frame(), by=c("nam"="."))

skimr_encuesta2_rec<-
encuesta2_rec%>% dplyr::select(-(hora:correo_val_cor))%>%
   dplyr::select(-where(is.character)) %>%
  skimr::skim() %>% 
  tibble::as_tibble() %>%
  dplyr::mutate(complete_rate=scales::percent(complete_rate)) %>% 
  dplyr::select(-numeric.hist)

skimr_encuesta2_rec %>% 
  dplyr::left_join(var_lbls_no_char2, by=c("skim_variable"="nam")) %>% 
  dplyr::select(skim_type,skim_variable,var_lab, everything()) %>% 
  knitr::kable(.,format = "html", digits=2, format.args = list(decimal.mark = ".", big.mark = ","),
               caption = paste0("Resumen de Variables"),#,
               col.names = c("Tipo","Variable","Etiqueta","Perdidos","% Completos",
                             "Fecha (min)", "Fecha (max)", "Fecha (mediana)", "Fecha (únicos)",
                            "Ordenado","Valores únicos","Más frecuentes","Lógica (Promedio)","Lógica (Recuento)","Promedio", "Desv.Est.","Min","Perc. 25", "Mediana", "Perc. 75", "Max"),
align =c("c","l",rep('c', 101))) %>%
  kableExtra::kable_classic(bootstrap_options = c("striped", "hover"),font_size = 9) %>%
  kableExtra::scroll_box(width = "100%", height = "375px")

Table 2: Resumen de Variables

Tipo	Variable	Etiqueta	Perdidos	% Completos	Fecha (min)	Fecha (max)	Fecha (mediana)	Fecha (únicos)	Ordenado	Valores únicos	Más frecuentes	Lógica (Promedio)	Lógica (Recuento)	Promedio	Desv.Est.	Min	Perc. 25	Mediana	Perc. 75	Max
Date	fecha	Fecha	0	100.00%	2022-07-25	2022-09-01	2022-08-16	24
Date	fecha_ing	fecha_ing	1	99.87%	2009-10-26	2022-08-01	2021-03-27	301
Date	fecha_nac	fecha_nac	1	99.87%	1956-12-26	2002-08-12	1987-11-23	745
factor	antiguedad	Indica tu antigüedad trabajando dentro de Verisure	0	100.00%					FALSE	6	Ent: 317, Ent: 189, Ent: 163, Ent: 99
factor	comp_sos_1	Entiendo cómo mi trabajo contribuye a la consecución de los objetivos de esta empresa.	0	100.00%					TRUE	5	De : 674, Tie: 79, Neu: 21, Tie: 11
factor	comp_sos_2	Recomendaría esta empresa como un buen lugar para trabajar.	0	100.00%					TRUE	5	De : 490, Tie: 159, Neu: 88, En : 31
factor	comp_sos_5	Sé lo que se espera de mi en mi trabajo.	0	100.00%					TRUE	5	De : 613, Tie: 118, Neu: 36, Tie: 14
factor	comp_sos_4	Dispongo de las herramientas y los recursos necesarios para lograr la excelencia en el rendimiento.	0	100.00%					TRUE	5	De : 424, Tie: 224, Neu: 94, Tie: 30
factor	comp_sos_3	Estoy dispuesto a realizar un esfuerzo mayor del que cabría esperar normalmente para contribuir al éxito de esta empresa.	0	100.00%					TRUE	5	De : 586, Tie: 132, Neu: 51, En : 12
factor	comp_sos_6	Mi trabajo me ofrece la oportunidad de enfrentarme a nuevos desafíos.	0	100.00%					TRUE	5	De : 523, Tie: 149, Neu: 76, En : 22
factor	comp_sos_7	Las personas con las que trabajo por lo general se llevan bien entre sí.	0	100.00%					TRUE	5	De : 470, Tie: 191, Neu: 83, Tie: 25
factor	comp_sos_8	Mi trabajo me aporta una sensación de realización personal.	0	100.00%					TRUE	5	De : 442, Tie: 188, Neu: 106, Tie: 27
factor	comp_sos_9	Puedo mantener el nivel de energía que necesito durante toda la jornada laboral.	0	100.00%					TRUE	5	De : 310, Tie: 250, Neu: 130, Tie: 64
factor	ges_des_1	Recibo feedback de manera constante, qué me ayuda a mejorar y a crecer en la organización.	0	100.00%					TRUE	5	De : 415, Tie: 205, Neu: 97, Tie: 39
factor	sexo	Sexo	1	99.87%					FALSE	2	M: 457, F: 331
logical	enps_0_6	enps 0-6	789	0.00%									:
logical	enps_7_8	enps 7-8	789	0.00%									:
numeric	enps_lugar_trab	¿Recomendaría esta empresa como lugar de trabajo a sus colegas, familiares, amigos o vecinos?	0	100.00%										8.24	2.48	0	7	9	10	10
numeric	compromiso_sostenible	Compromiso Sostenible	788	0.13%										98.00		98	98	98	98	98
numeric	enps_9_10	enps 9-10	788	0.13%										1.00		1	1	1	1	1
numeric	edad	Edad	1	99.87%										35.96	8.23	20	30	35	41	66
numeric	dias_despues	Días en que contesta desde después del 07-25	0	100.00%										22.48	6.03	0	17	22	28	38
numeric	comp_sos_1_rec1		0	100.00%										0.95	0.21	0	1	1	1	1
numeric	comp_sos_2_rec1		0	100.00%										0.82	0.38	0	1	1	1	1
numeric	comp_sos_3_rec1		0	100.00%										0.91	0.29	0	1	1	1	1
numeric	comp_sos_4_rec1		0	100.00%										0.82	0.38	0	1	1	1	1
numeric	comp_sos_5_rec1		0	100.00%										0.93	0.26	0	1	1	1	1
numeric	comp_sos_6_rec1		0	100.00%										0.85	0.36	0	1	1	1	1
numeric	comp_sos_7_rec1		0	100.00%										0.84	0.37	0	1	1	1	1
numeric	comp_sos_8_rec1		0	100.00%										0.80	0.40	0	1	1	1	1
numeric	comp_sos_9_rec1		0	100.00%										0.71	0.45	0	0	1	1	1
numeric	compromiso_sostenible_ags	Suma de recodificados de Compromiso Sostenible (ags)	0	100.00%										7.63	2.11	0	7	9	9	9

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rbind(
cbind(cat="Fecha de respuesta (2022)",
encuesta2_rec %>% 
  dplyr::summarise(min = min(fecha, na.rm=T),
                   p025=as.Date(quantile(as.numeric(fecha), .025, na.rm=T),origin="1970-01-01"),
                   p25=as.Date(quantile(as.numeric(fecha), .25, na.rm=T),origin="1970-01-01"),
                   p50=as.Date(quantile(as.numeric(fecha), .5, na.rm=T),origin="1970-01-01"),
                   p75=as.Date(quantile(as.numeric(fecha), .75, na.rm=T),origin="1970-01-01"),
                   p975=as.Date(quantile(as.numeric(fecha), .975, na.rm=T),origin="1970-01-01"),
            max = max(fecha, na.rm=T))),
cbind(cat="Fecha de ingreso a la empresa (2022)",
encuesta2_rec %>% 
  dplyr::summarise(min = min(fecha_ing, na.rm=T),
                   p025=as.Date(quantile(as.numeric(fecha_ing), .025, na.rm=T),origin="1970-01-01"),
                   p25=as.Date(quantile(as.numeric(fecha_ing), .25, na.rm=T),origin="1970-01-01"),
                   p50=as.Date(quantile(as.numeric(fecha_ing), .5, na.rm=T),origin="1970-01-01"),
                   p75=as.Date(quantile(as.numeric(fecha_ing), .75, na.rm=T),origin="1970-01-01"),
                   p975=as.Date(quantile(as.numeric(fecha_ing), .975, na.rm=T),origin="1970-01-01"),
            max = max(fecha_ing, na.rm=T))),
cbind(cat="Fecha de entrega",
encuesta_rec %>% 
  dplyr::summarise(min = as.Date(min(unclass(as.Date.POSIXct(fecha)), na.rm=T), origin = "1970-01-01"),
                   p025=as.Date(quantile(unclass(as.Date.POSIXct(fecha)), .025, na.rm=T), origin = "1970-01-01"),
                   p25=as.Date(quantile(unclass(as.Date.POSIXct(fecha)), .25, na.rm=T), origin = "1970-01-01"),
                   p50=as.Date(quantile(unclass(as.Date.POSIXct(fecha)), .5, na.rm=T), origin = "1970-01-01"),
                   p75=as.Date(quantile(unclass(as.Date.POSIXct(fecha)), .75, na.rm=T), origin = "1970-01-01"),
                   p975=as.Date(quantile(unclass(as.Date.POSIXct(fecha)), .975, na.rm=T), origin = "1970-01-01"),
            max =  as.Date(max(unclass(as.Date.POSIXct(fecha)), na.rm=T), origin = "1970-01-01")))
) %>% 
knitr::kable(format="markdown",caption= "Resumen de fechas")

Table 3: Resumen de fechas

cat	min	p025	p25	p50	p75	p975	max
Fecha de respuesta (2022)	2022-07-25	2022-08-08	2022-08-11	2022-08-16	2022-08-22	2022-08-30	2022-09-01
Fecha de ingreso a la empresa (2022)	2009-10-26	2013-08-01	2018-12-15	2021-03-27	2022-01-03	2022-05-09	2022-08-01
Fecha de entrega	2021-07-12	2021-07-12	2021-07-22	2021-07-27	2021-07-30	2021-08-03	2021-08-04

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# paste0("comp_sos_",1:9), paste0("dllo_prof_",1:3), paste0("lid_",1:2), paste0("ent_trab_",1:2),paste0("covid_",1:4), paste0("intencion_",1), paste0("com_",1:2), paste0("ges_des_",1:2), paste0("comp_ben_",1:2), paste0("superv_",1:3)

p<-
  encuesta_rec %>% 
  dplyr::mutate(across(paste0("comp_sos_",1:9),~as.numeric(.),.names="num_{col}")) %>% 
  dplyr::mutate(ptjes_comp_sos= base::rowSums(dplyr::select(.,paste0("num_","comp_sos_",1:9)),na.rm=T)) %>% 
  ggplot(aes(x=ptjes_comp_sos), alpha=.7)+
  sjPlot::theme_sjplot2() +
labs(y = "Frecuencia",x="Suma de Puntajes",caption="Nota. Puntajes cero se deben a valores perdidos")+
  geom_histogram(bins=10)
#  scale_y_continuous(breaks=seq(0,200,25))+
#  scale_x_continuous(breaks=seq(0,60,10))+
tooltip_css <- "background-color:gray;color:white;font-style:italic;padding:10px;border-radius:10px 20px 10px 20px;"
ggiraph(code = {print(p)}, tooltip_extra_css = tooltip_css, tooltip_opacity = .75)

Figure 1: Histograma de Frecuencias, Puntajes Ítems de Compromiso Sostenible

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# paste0("comp_sos_",1:9), paste0("dllo_prof_",1:3), paste0("lid_",1:2), paste0("ent_trab_",1:2),paste0("covid_",1:4), paste0("intencion_",1), paste0("com_",1:2), paste0("ges_des_",1:2), paste0("comp_ben_",1:2), paste0("superv_",1:3)

p2022<-
  encuesta2_rec %>% 
  dplyr::mutate(across(paste0("comp_sos_",1:9),~as.numeric(.),.names="num_{col}")) %>% 
  dplyr::mutate(ptjes_comp_sos= base::rowSums(dplyr::select(.,paste0("num_","comp_sos_",1:9)),na.rm=T)) %>% 
  ggplot(aes(x=ptjes_comp_sos), alpha=.7)+
  sjPlot::theme_sjplot2() +
labs(y = "Frecuencia",x="Suma de Puntajes",caption="Nota. Puntajes cero se deben a valores perdidos")+
  geom_histogram(bins=10)
#  scale_y_continuous(breaks=seq(0,200,25))+
#  scale_x_continuous(breaks=seq(0,60,10))+
tooltip_css <- "background-color:gray;color:white;font-style:italic;padding:10px;border-radius:10px 20px 10px 20px;"
ggiraph(code = {print(p2022)}, tooltip_extra_css = tooltip_css, tooltip_opacity = .75)

Figure 2: Histograma de Frecuencias, Puntajes Ítems de Compromiso Sostenible (2022)

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p2<-
  encuesta_rec %>% 
  dplyr::mutate(across(paste0("dllo_prof_",1:3),~as.numeric(.),.names="num_{col}")) %>% 
  dplyr::mutate(ptjes_dllo_prof= base::rowSums(dplyr::select(.,paste0("num_","dllo_prof_",1:3)),na.rm=T)) %>% 
  ggplot(aes(x=ptjes_dllo_prof), alpha=.7)+
  sjPlot::theme_sjplot2() +
labs(y = "Frecuencia",x="Suma de Puntajes",caption="Nota. Puntajes cero se deben a valores perdidos")+
  geom_histogram(bins=10)
#  scale_y_continuous(breaks=seq(0,200,25))+
#  scale_x_continuous(breaks=seq(0,60,10))+
tooltip_css <- "background-color:gray;color:white;font-style:italic;padding:10px;border-radius:10px 20px 10px 20px;"
ggiraph(code = {print(p2)}, tooltip_extra_css = tooltip_css, tooltip_opacity = .75)

Figure 3: Histograma de Frecuencias, Puntajes Ítems de Desarrollo Profesional

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p3<-
    encuesta_rec %>% 
  dplyr::mutate(across(paste0("covid_",1:4),~as.numeric(.),.names="num_{col}")) %>% 
  dplyr::mutate(ptjes_covid= base::rowSums(dplyr::select(.,paste0("num_","covid_",1:4)),na.rm=T)) %>% 
  ggplot(aes(x=ptjes_covid), alpha=.7)+
  sjPlot::theme_sjplot2() +
labs(y = "Frecuencia",x="Suma de Puntajes",caption="Nota. Puntajes cero se deben a valores perdidos")+
  geom_histogram(bins=10)
  #scale_y_continuous(breaks=seq(0,100,5))+
  #scale_x_continuous(breaks=seq(0,60,10))
tooltip_css <- "background-color:gray;color:white;font-style:italic;padding:10px;border-radius:10px 20px 10px 20px;"
ggiraph(code = {print(p3)}, tooltip_extra_css = tooltip_css, tooltip_opacity = .75)

Figure 4: Histograma de Frecuencias, Puntajes Ítems de COVID-19

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p4<-
    encuesta_rec %>% 
  dplyr::mutate(across(paste0("superv_",1:3),~as.numeric(.),.names="num_{col}")) %>% 
  dplyr::mutate(ptjes_covid= base::rowSums(dplyr::select(.,paste0("num_","superv_",1:3)),na.rm=T)) %>% 
  ggplot(aes(x=ptjes_covid), alpha=.7)+
  sjPlot::theme_sjplot2() +
labs(y = "Frecuencia",x="Suma de Puntajes",caption="Nota. Puntajes cero se deben a valores perdidos")+
  geom_histogram(bins=10)
  #scale_y_continuous(breaks=seq(0,100,5))+
  #scale_x_continuous(breaks=seq(0,60,10))
tooltip_css <- "background-color:gray;color:white;font-style:italic;padding:10px;border-radius:10px 20px 10px 20px;"
ggiraph(code = {print(p4)}, tooltip_extra_css = tooltip_css, tooltip_opacity = .75)

Figure 5: Histograma de Frecuencias, Puntajes Ítems de Supervisor Inmediato

Perdidas

Contamos los datos perdidos por cada usuario en cada variable.

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encuesta_rec_miss<-
encuesta_rec %>%
  rowwise %>%
  dplyr::mutate_at(.vars = vars(comp_sos_1:enps_prod_serv), # si fuera de SPSS, debiese ser p47_demo_medio_transp_otr
                   .funs = list(`nas`=~ifelse(is.na(.), 1, 0))) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  rowwise %>%
  dplyr::mutate(suma_parcial = sum(c_across(comp_sos_1_nas:enps_prod_serv_nas))) %>% #si fuera SPSS, debiese ser p47_demo_medio_transp_otr_nas
  dplyr::select(-ends_with("_nas")) %>% 
  dplyr::ungroup()

encuesta_rec$suma_parcial<-encuesta_rec_miss$suma_parcial


#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:
#Agregar etiquetas
for (i in 1:length(encuesta_rec_miss)){
if(attributes(encuesta_rec_miss)$name[i]=="suma_parcial") {
attributes(encuesta_rec)$variable.labels[i]<-"Suma de Valores Perdidos en Variables de Interés"
}
#attr()
}

encuesta2_rec_miss<-
encuesta2_rec %>%
  rowwise %>%
  dplyr::mutate_at(.vars = vars(comp_sos_1:enps_lugar_trab), # si fuera de SPSS, debiese ser p47_demo_medio_transp_otr
                   .funs = list(`nas`=~ifelse(is.na(.), 1, 0))) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  rowwise %>%
  dplyr::mutate(suma_parcial = sum(c_across(comp_sos_1_nas:enps_lugar_trab_nas))) %>% #si fuera SPSS, debiese ser p47_demo_medio_transp_otr_nas
  dplyr::select(-ends_with("_nas")) %>% 
  dplyr::ungroup()

encuesta2_rec$suma_parcial<-encuesta2_rec_miss$suma_parcial


#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:#:
#Agregar etiquetas
for (i in 1:length(encuesta2_rec_miss)){
if(attributes(encuesta2_rec_miss)$name[i]=="suma_parcial") {
attributes(encuesta2_rec)$variable.labels[i]<-"Suma de Valores Perdidos en Variables de Interés"
}
#attr()
}

Vemos un histograma de frecuencia de datos perdidos por usuario.

Show code

p4<-ggplot(encuesta_rec_miss,aes(x=suma_parcial), alpha=.7)+
  geom_histogram_interactive(bins=10)+
  #   geom_vline(aes(xintercept=30), color="darkred", linetype="dashed")+
  #   geom_vline(aes(xintercept=45), color="darkmagenta", linetype="solid")+
  #   geom_vline(aes(xintercept=60), color="darkblue", linetype="dotted")+
  sjPlot::theme_sjplot2() +
  #facet_wrap(~motivodeegreso_mod_imp)+
labs(y = "Frecuencia",x="Suma de Puntajes",caption="Línea vertical= Máximo de 3 valores perdidos atribuibles a combinaciones de respuesta por defecto")+
  scale_y_continuous(breaks=seq(0,nrow(encuesta_rec_miss),25))+
  scale_x_continuous(breaks=seq(0,160,10))+
  geom_vline(xintercept = 9, col = 2, lty = 2)
# xlim(c(-1,2000))
tooltip_css <- "background-color:gray;color:white;font-style:italic;padding:10px;border-radius:10px 20px 10px 20px;"
ggiraph(code = {print(p4)}, tooltip_extra_css = tooltip_css, tooltip_opacity = .75)

Figure 6: Histograma de Frecuencias, Valores perdidos en variables de interés

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p4_2022<-ggplot(encuesta2_rec_miss,aes(x=suma_parcial), alpha=.7)+
  geom_histogram_interactive(bins=10)+
  #   geom_vline(aes(xintercept=30), color="darkred", linetype="dashed")+
  #   geom_vline(aes(xintercept=45), color="darkmagenta", linetype="solid")+
  #   geom_vline(aes(xintercept=60), color="darkblue", linetype="dotted")+
  sjPlot::theme_sjplot2() +
  #facet_wrap(~motivodeegreso_mod_imp)+
labs(y = "Frecuencia",x="Suma de Puntajes",caption="Línea vertical= Máximo de 3 valores perdidos atribuibles a combinaciones de respuesta por defecto")+
  scale_y_continuous(breaks=seq(0,nrow(encuesta2_rec_miss),25))+
  scale_x_continuous(breaks=seq(0,160,10))+
  geom_vline(xintercept = 9, col = 2, lty = 2)
# xlim(c(-1,2000))
tooltip_css <- "background-color:gray;color:white;font-style:italic;padding:10px;border-radius:10px 20px 10px 20px;"
ggiraph(code = {print(p4_2022)}, tooltip_extra_css = tooltip_css, tooltip_opacity = .75)

Figure 7: Histograma de Frecuencias, Valores perdidos en variables de interés (2022)

Generamos una medida suma_parcial que tiene la cantidad de datos perdidos por usuario (aunque ecluyendo los casos con mes de 9 puntos, los que serían similares a las preguntas que por diseño no van a contestar los participantes, porque no corresponden a esas categorías de respuesta, etc.).

Descriptivo

El número de diferencias en puntajes con lo obtenido por felipe es 0.

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p_corr<-ggplot(encuesta2_rec,aes(x=dias_despues, y=compromiso_sostenible_ags), alpha=.7)+
  #geom_histogram_interactive(bins=10)+
  geom_point_interactive()+
    sjPlot::theme_sjplot2() +
  
labs(y = "Suma puntajes Compromiso sostenible",x="Días despues del 25-07",caption="Línea vertical= Máximo de 3 valores perdidos atribuibles a combinaciones de respuesta por defecto")+
  geom_vline(xintercept = 9, col = 2, lty = 2)
# xlim(c(-1,2000))
tooltip_css <- "background-color:gray;color:white;font-style:italic;padding:10px;border-radius:10px 20px 10px 20px;"
ggiraph(code = {print(p_corr)}, tooltip_extra_css = tooltip_css, tooltip_opacity = .75)

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message("Asociación de compromiso sostenible, días desde el 25-07, estratificado por dirección (1,000 remuestreos)")

Asociación de compromiso sostenible, días desde el 25-07, estratificado por dirección (1,000 remuestreos)

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ggstatsplot::grouped_ggscatterstats(data = data.frame(encuesta2_rec) %>%                                    dplyr::mutate(group=dplyr::case_when(a_dir=="Operaciones"~"Operaciones",a_dir=="Ventas"~"Ventas",T~"Resto")),
                            x = dias_despues,
                            y = compromiso_sostenible_ags,
                            xlab="Días después del 25-07", 
                            ylab="Compromiso sostenible (suma)",
                            grouping.var = group,
                            nboot= 1000,
                            type = "p" )

Registered S3 method overwritten by 'ggside':
  method from   
  +.gg   ggplot2

`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

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#ggside

jpeg("_Fig1_scatter.jpg", width = 18, height = 5, units = 'in', res = 600)
ggstatsplot::grouped_ggscatterstats(data = data.frame(encuesta2_rec) %>%                                    dplyr::mutate(group=dplyr::case_when(a_dir=="Operaciones"~"Operaciones",a_dir=="Ventas"~"Ventas",T~"Resto")),
                            x = dias_despues,
                            y = compromiso_sostenible_ags,
                            xlab="Días después del 25-07", 
                            ylab="Compromiso sostenible (suma)",
                            grouping.var = group,
                            nboot= 1000,
                            type = "p" )

`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

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message("Asociación de compromiso sostenible y Feedback, estratificado por dirección (1,000 remuestreos)")

Asociación de compromiso sostenible y Feedback, estratificado por dirección (1,000 remuestreos)

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ggstatsplot::grouped_ggbarstats(data = data.frame(encuesta2_rec) %>%  dplyr::mutate(group=dplyr::case_when(a_dir=="Operaciones"~"Operaciones",a_dir=="Ventas"~"Ventas",T~"Resto"),  ges_des_1_rec= factor(dplyr::case_when(ges_des_1=="Tiendo a estar de acuerdo"~1, ges_des_1=="De Acuerdo"~1, T~ 0),levels=c(0,1),labels=c("Otros","...de acuerdo/De acuerdo"))),
                            x = ges_des_1_rec,
                            y = compromiso_sostenible_ags,
                            xlab="Compromiso sostenible (suma)", 
                            ylab="Feedback",
                            grouping.var = group,
                            nboot= 1000,
                            type = "p" )

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#ggside

jpeg("_Fig2_scatter.jpg", width = 20, height = 10, units = 'in', res = 1200)
ggstatsplot::grouped_ggbarstats(data = data.frame(encuesta2_rec) %>%  dplyr::mutate(group=dplyr::case_when(a_dir=="Operaciones"~"Operaciones",a_dir=="Ventas"~"Ventas",T~"Resto"),  ges_des_1_rec= factor(dplyr::case_when(ges_des_1=="Tiendo a estar de acuerdo"~1, ges_des_1=="De Acuerdo"~1, T~ 0),levels=c(0,1),labels=c("Otros","...de acuerdo/De acuerdo"))),
                            x = ges_des_1_rec,
                            y = compromiso_sostenible_ags,
                            xlab="Compromiso sostenible (suma)", 
                            ylab="Feedback",
                            grouping.var = group,
                            nboot= 1000,
                            type = "p" )
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message("Asociación de compromiso sostenible y Feedback (dicotomizada), estratificado por dirección (1,000 remuestreos)")

Asociación de compromiso sostenible y Feedback (dicotomizada), estratificado por dirección (1,000 remuestreos)

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ggstatsplot::grouped_ggbetweenstats(data = data.frame(encuesta2_rec) %>%  dplyr::mutate(group=dplyr::case_when(a_dir=="Operaciones"~"Operaciones",a_dir=="Ventas"~"Ventas",T~"Resto"),  ges_des_1_rec= factor(dplyr::case_when(ges_des_1=="Tiendo a estar de acuerdo"~1, ges_des_1=="De Acuerdo"~1, T~ 0),levels=c(0,1),labels=c("Otros","...de acuerdo/De acuerdo"))),
                            x = ges_des_1_rec,
                            y = compromiso_sostenible_ags,
                            ylab="Compromiso sostenible (suma)", 
                            xlab="Feedback",
                            grouping.var = group,
                            nboot= 1000,
                            type = "p" )

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jpeg("_Fig3_violin.jpg", width = 20, height = 5, units = 'in', res = 600)
ggstatsplot::grouped_ggbetweenstats(data = data.frame(encuesta2_rec) %>%  dplyr::mutate(group=dplyr::case_when(a_dir=="Operaciones"~"Operaciones",a_dir=="Ventas"~"Ventas",T~"Resto"),  ges_des_1_rec= factor(dplyr::case_when(ges_des_1=="Tiendo a estar de acuerdo"~1, ges_des_1=="De Acuerdo"~1, T~ 0),levels=c(0,1),labels=c("Otros","...de acuerdo/De acuerdo"))),
                            x = ges_des_1_rec,
                            y = compromiso_sostenible_ags,
                            ylab="Compromiso sostenible (suma)", 
                            xlab="Feedback",
                            grouping.var = group,
                            nboot= 1000,
                            type = "p" )
dev.off()

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message("Asociación de compromiso sostenible y Feedback, estratificado por dirección (1,000 remuestreos)")

Asociación de compromiso sostenible y Feedback, estratificado por dirección (1,000 remuestreos)

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ggstatsplot::grouped_ggbetweenstats(data = data.frame(encuesta2_rec) %>%  dplyr::mutate(group=dplyr::case_when(a_dir=="Operaciones"~"Operaciones",a_dir=="Ventas"~"Ventas",T~"Resto"),  ges_des_1_rec= factor(dplyr::case_when(ges_des_1=="Tiendo a estar de acuerdo"~1, ges_des_1=="De Acuerdo"~1, T~ 0),levels=c(0,1),labels=c("Otros","...de acuerdo/De acuerdo"))),
                            x = ges_des_1,
                            y = compromiso_sostenible_ags,
                            ylab="Compromiso sostenible (suma)", 
                            xlab="Feedback",
                            grouping.var = group,
                            nboot= 1000,
                            type = "p" )

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jpeg("_Fig4_violin.jpg", width = 20, height = 5, units = 'in', res = 600)
ggstatsplot::grouped_ggbetweenstats(data = data.frame(encuesta2_rec) %>%  dplyr::mutate(group=dplyr::case_when(a_dir=="Operaciones"~"Operaciones",a_dir=="Ventas"~"Ventas",T~"Resto"),  ges_des_1_rec= factor(dplyr::case_when(ges_des_1=="Tiendo a estar de acuerdo"~1, ges_des_1=="De Acuerdo"~1, T~ 0),levels=c(0,1),labels=c("Otros","...de acuerdo/De acuerdo"))),
                            x = ges_des_1,
                            y = compromiso_sostenible_ags,
                            ylab="Compromiso sostenible (suma)", 
                            xlab="Feedback",
                            grouping.var = group,
                            nboot= 1000,
                            type = "p" )
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message("Asociación de compromiso sostenible y Feedback, estratificado por dirección, descartando a quienes indican 0 recomendando a la empresa como un buen lugar para trabajar (1,000 remuestreos)")

Asociación de compromiso sostenible y Feedback, estratificado por dirección, descartando a quienes indican 0 recomendando a la empresa como un buen lugar para trabajar (1,000 remuestreos)

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ggstatsplot::grouped_ggbetweenstats(data = data.frame(encuesta2_rec) %>%  dplyr::mutate(group=dplyr::case_when(a_dir=="Operaciones"~"Operaciones",a_dir=="Ventas"~"Ventas",T~"Resto"),  ges_des_1_rec= factor(dplyr::case_when(ges_des_1=="Tiendo a estar de acuerdo"~1, ges_des_1=="De Acuerdo"~1, T~ 0),levels=c(0,1),labels=c("Otros","...de acuerdo/De acuerdo")))%>% dplyr::filter(enps_lugar_trab>0),
                            x = ges_des_1,
                            y = compromiso_sostenible_ags,
                            ylab="Compromiso sostenible (suma)", 
                            xlab="Feedback",
                            grouping.var = group,
                            nboot= 1000,
                            type = "p" )

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jpeg("_Fig5_violin.jpg", width = 20, height = 5, units = 'in', res = 600)
ggstatsplot::grouped_ggbetweenstats(data = data.frame(encuesta2_rec) %>%  dplyr::mutate(group=dplyr::case_when(a_dir=="Operaciones"~"Operaciones",a_dir=="Ventas"~"Ventas",T~"Resto"),  ges_des_1_rec= factor(dplyr::case_when(ges_des_1=="Tiendo a estar de acuerdo"~1, ges_des_1=="De Acuerdo"~1, T~ 0),levels=c(0,1),labels=c("Otros","...de acuerdo/De acuerdo")))%>% dplyr::filter(enps_lugar_trab>0),
                            x = ges_des_1,
                            y = compromiso_sostenible_ags,
                            ylab="Compromiso sostenible (suma)", 
                            xlab="Feedback",
                            grouping.var = group,
                            nboot= 1000,
                            type = "p" )
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message("Asociación de compromiso sostenible y Feedback (dicotomizado), estratificado por dirección, descartando a quienes indican 0 recomendando a la empresa como un buen lugar para trabajar (1,000 remuestreos)")

Asociación de compromiso sostenible y Feedback (dicotomizado), estratificado por dirección, descartando a quienes indican 0 recomendando a la empresa como un buen lugar para trabajar (1,000 remuestreos)

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ggstatsplot::grouped_ggbetweenstats(data = data.frame(encuesta2_rec) %>%  dplyr::mutate(group=dplyr::case_when(a_dir=="Operaciones"~"Operaciones",a_dir=="Ventas"~"Ventas",T~"Resto"),  ges_des_1_rec= factor(dplyr::case_when(ges_des_1=="Tiendo a estar de acuerdo"~1, ges_des_1=="De Acuerdo"~1, T~ 0),levels=c(0,1),labels=c("Otros","...de acuerdo/De acuerdo")))%>% dplyr::filter(enps_lugar_trab>0),
                            x = ges_des_1_rec,
                            y = compromiso_sostenible_ags,
                            ylab="Compromiso sostenible (suma)", 
                            xlab="Feedback",
                            grouping.var = group,
                            nboot= 1000,
                            type = "p" )

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jpeg("_Fig6_violin.jpg", width = 20, height = 5, units = 'in', res = 600)
ggstatsplot::grouped_ggbetweenstats(data = data.frame(encuesta2_rec) %>%  dplyr::mutate(group=dplyr::case_when(a_dir=="Operaciones"~"Operaciones",a_dir=="Ventas"~"Ventas",T~"Resto"),  ges_des_1_rec= factor(dplyr::case_when(ges_des_1=="Tiendo a estar de acuerdo"~1, ges_des_1=="De Acuerdo"~1, T~ 0),levels=c(0,1),labels=c("Otros","...de acuerdo/De acuerdo")))%>% dplyr::filter(enps_lugar_trab>0),
                            x = ges_des_1_rec,
                            y = compromiso_sostenible_ags,
                            ylab="Compromiso sostenible (suma)", 
                            xlab="Feedback",
                            grouping.var = group,
                            nboot= 1000,
                            type = "p" )
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message("Asociación de compromiso sostenible y Feedback (dicotomizado), estratificado por dirección, descartando a quienes indican 6 o menos recomendando a la empresa como un buen lugar para trabajar (1,000 remuestreos)")

Asociación de compromiso sostenible y Feedback (dicotomizado), estratificado por dirección, descartando a quienes indican 6 o menos recomendando a la empresa como un buen lugar para trabajar (1,000 remuestreos)

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ggstatsplot::grouped_ggbetweenstats(data = data.frame(encuesta2_rec) %>%  dplyr::mutate(group=dplyr::case_when(a_dir=="Operaciones"~"Operaciones",a_dir=="Ventas"~"Ventas",T~"Resto"),  ges_des_1_rec= factor(dplyr::case_when(ges_des_1=="Tiendo a estar de acuerdo"~1, ges_des_1=="De Acuerdo"~1, T~ 0),levels=c(0,1),labels=c("Otros","...de acuerdo/De acuerdo")))%>% dplyr::filter(enps_lugar_trab>=7),
                            x = ges_des_1_rec,
                            y = compromiso_sostenible_ags,
                            ylab="Compromiso sostenible (suma)", 
                            xlab="Feedback",
                            grouping.var = group,
                            nboot= 1000,
                            type = "p" )

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jpeg("_Fig7_violin.jpg", width = 20, height = 5, units = 'in', res = 600)
ggstatsplot::grouped_ggbetweenstats(data = data.frame(encuesta2_rec) %>%  dplyr::mutate(group=dplyr::case_when(a_dir=="Operaciones"~"Operaciones",a_dir=="Ventas"~"Ventas",T~"Resto"),  ges_des_1_rec= factor(dplyr::case_when(ges_des_1=="Tiendo a estar de acuerdo"~1, ges_des_1=="De Acuerdo"~1, T~ 0),levels=c(0,1),labels=c("Otros","...de acuerdo/De acuerdo")))%>% dplyr::filter(enps_lugar_trab>=7),
                            x = ges_des_1_rec,
                            y = compromiso_sostenible_ags,
                            ylab="Compromiso sostenible (suma)", 
                            xlab="Feedback",
                            grouping.var = group,
                            nboot= 1000,
                            type = "p" )
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encuesta2_rec %>%  dplyr::mutate(group=factor(dplyr::case_when(a_dir=="Operaciones"~"Operaciones",a_dir=="Ventas"~"Ventas",T~"Resto"), levels=c("Resto", "Ventas", "Operaciones")),  ges_des_1_rec= factor(dplyr::case_when(ges_des_1=="Tiendo a estar de acuerdo"~1, ges_des_1=="De Acuerdo"~1, T~ 0),levels=c(0,1),labels=c("Otros","...de acuerdo/De acuerdo"))) %>%
  dplyr::mutate(ges_des_1_rec= ff_label(ges_des_1_rec,"Feedback superiores")) %>% 
    finalfit("compromiso_sostenible_ags", c("group", "ges_des_1_rec", "dias_despues", "sexo", "antiguedad")) %>% data.table::data.table(keep.rownames = F) %>%  knitr::kable("markdown")

Dependent: compromiso_sostenible_ags		unit	value	Coefficient (univariable)	Coefficient (multivariable)
group	Resto	Mean (sd)	8.1 (1.9)	-	-
	Ventas	Mean (sd)	7.5 (2.1)	-0.59 (-0.93 to -0.26, p=0.001)	-0.29 (-0.61 to 0.04, p=0.084)
	Operaciones	Mean (sd)	7.3 (2.3)	-0.79 (-1.18 to -0.41, p<0.001)	-0.36 (-0.69 to -0.03, p=0.031)
Feedback superiores	Otros	Mean (sd)	5.4 (2.8)	-	-
	…de acuerdo/De acuerdo	Mean (sd)	8.2 (1.3)	2.84 (2.54 to 3.14, p<0.001)	2.76 (2.45 to 3.07, p<0.001)
dias_despues	[0.0,38.0]	Mean (sd)	7.6 (2.1)	-0.02 (-0.05 to 0.00, p=0.066)	-0.01 (-0.03 to 0.01, p=0.394)
sexo	F	Mean (sd)	7.8 (2.0)	-	-
	M	Mean (sd)	7.5 (2.2)	-0.24 (-0.53 to 0.06, p=0.122)	0.02 (-0.25 to 0.30, p=0.868)
antiguedad	Menos de 3 meses	Mean (sd)	8.0 (1.4)	-	-
	Entre 3 meses y 1 año	Mean (sd)	7.6 (2.1)	-0.43 (-3.36 to 2.51, p=0.774)	-0.01 (-2.48 to 2.45, p=0.992)
	Entre 1 y 2 años	Mean (sd)	7.7 (1.9)	-0.30 (-3.24 to 2.64, p=0.841)	0.10 (-2.37 to 2.58, p=0.936)
	Entre 2 y 5 años	Mean (sd)	7.6 (2.4)	-0.44 (-3.39 to 2.50, p=0.767)	0.01 (-2.47 to 2.48, p=0.996)
	Entre 5 y 10 años	Mean (sd)	7.6 (2.3)	-0.36 (-3.32 to 2.59, p=0.809)	-0.08 (-2.56 to 2.41, p=0.952)
	Más de 10 años	Mean (sd)	8.8 (0.5)	0.79 (-2.29 to 3.87, p=0.615)	0.63 (-1.95 to 3.21, p=0.632)

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encuesta2_rec2<-
encuesta2_rec %>%  dplyr::mutate(group=factor(dplyr::case_when(a_dir=="Operaciones"~"Operaciones",a_dir=="Ventas"~"Ventas",T~"Resto"), levels=c("Resto", "Ventas", "Operaciones")),  ges_des_1_rec= factor(dplyr::case_when(ges_des_1=="Tiendo a estar de acuerdo"~1, ges_des_1=="De Acuerdo"~1, T~ 0),levels=c(0,1),labels=c("Otros","...de acuerdo/De acuerdo")))

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for (i in 1:length(encuesta2_rec)){
  x<-names(encuesta2_rec)[i]
attr(encuesta2_rec[[x]],"label")<-attributes(encuesta2_rec)$variable.labels[[i]]
}

library(compareGroups)

#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_
#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_
#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_
#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_
  table0_all <- suppressWarnings(compareGroups(group ~ 
      sexo+
      comp_sos_1+
      comp_sos_2+
      comp_sos_3+
      comp_sos_4+
      comp_sos_5+
      comp_sos_6+
      comp_sos_7+
      comp_sos_8+
      comp_sos_9+
      ges_des_1+
      enps_lugar_trab+
      sexo+
      edad+
      dias_despues+
      c_area+
      antiguedad+
      funcion, 
           method= c(
      comp_sos_1=3,
      comp_sos_2=3,
      comp_sos_3=3,
      comp_sos_4=3,
      comp_sos_5=3,
      comp_sos_6=3,
      comp_sos_7=3,
      comp_sos_8=3,
      comp_sos_9=3,
      ges_des_1=3,
      enps_lugar_trab=2,
      dias_despues=2,
      antiguedad=3,
      c_area=3,
      edad=2
),
    data = data.frame(encuesta2_rec) %>%                                    dplyr::mutate(group=dplyr::case_when(a_dir=="Operaciones"~"Operaciones",a_dir=="Ventas"~"Ventas",T~"Resto")),
    include.miss = T, #baja el número de casos
    p.corrected=T,
    chisq.test.perm=T,
    chisq.test.seed=1234,
    var.equal=T)
  )
#group
restab0_all <- createTable(table0_all, show.p.overall = T)

pvals0 <- getResults(table0_all)
#p.adjust(pvals, method = "BH")
export2md(restab0_all, size=10, first.strip=T, hide.no="no", position="center",
          format="html",caption= "Descriptivo Aplicación Total (2022)",
          #col.names=c("Variables", "Todos los casos", "N")
         )%>%
  kableExtra::add_footnote(c("Note. N= Número de participantes con al menos una respuesta válida en las variables seleccionadas; Variables continuas se presentan como medianas y percentiles 25 y 75;", 
                             "Variables categóricas son presentadas como el recuento y el porcentaje"), notation = "none")%>%
  kableExtra::kable_classic() %>% 
  kableExtra::scroll_box(width = "100%", height = "800px")

Table 4: Descriptivo Aplicación Total (2022)

	Operaciones	Resto	Ventas	p.overall
	N=195	N=274	N=320
Sexo:				<0.001
F	108 (55.4%)	161 (58.8%)	62 (19.4%)
M	87 (44.6%)	112 (40.9%)	258 (80.6%)
‘Missing’	0 (0.00%)	1 (0.36%)	0 (0.00%)
Entiendo cómo mi trabajo contribuye a la consecución de los objetivos de esta empresa.:				0.031
En desacuerdo	1 (0.51%)	2 (0.73%)	1 (0.31%)
Tiendo a estar en desacuerdo	3 (1.54%)	5 (1.82%)	3 (0.94%)
Neutral	5 (2.56%)	4 (1.46%)	12 (3.75%)
Tiendo a estar de acuerdo	30 (15.4%)	16 (5.84%)	33 (10.3%)
De Acuerdo	156 (80.0%)	247 (90.1%)	271 (84.7%)
Recomendaría esta empresa como un buen lugar para trabajar.:				<0.001
En desacuerdo	8 (4.10%)	6 (2.19%)	17 (5.31%)
Tiendo a estar en desacuerdo	7 (3.59%)	3 (1.09%)	11 (3.44%)
Neutral	24 (12.3%)	14 (5.11%)	50 (15.6%)
Tiendo a estar de acuerdo	49 (25.1%)	49 (17.9%)	61 (19.1%)
De Acuerdo	107 (54.9%)	202 (73.7%)	181 (56.6%)
Estoy dispuesto a realizar un esfuerzo mayor del que cabría esperar normalmente para contribuir al éxito de esta empresa.:				<0.001
En desacuerdo	2 (1.03%)	6 (2.19%)	4 (1.25%)
Tiendo a estar en desacuerdo	1 (0.51%)	3 (1.09%)	4 (1.25%)
Neutral	21 (10.8%)	6 (2.19%)	24 (7.50%)
Tiendo a estar de acuerdo	47 (24.1%)	35 (12.8%)	50 (15.6%)
De Acuerdo	124 (63.6%)	224 (81.8%)	238 (74.4%)
Dispongo de las herramientas y los recursos necesarios para lograr la excelencia en el rendimiento.:				<0.001
En desacuerdo	4 (2.05%)	2 (0.73%)	11 (3.44%)
Tiendo a estar en desacuerdo	6 (3.08%)	11 (4.01%)	13 (4.06%)
Neutral	29 (14.9%)	25 (9.12%)	40 (12.5%)
Tiendo a estar de acuerdo	80 (41.0%)	69 (25.2%)	75 (23.4%)
De Acuerdo	76 (39.0%)	167 (60.9%)	181 (56.6%)
Sé lo que se espera de mi en mi trabajo.:				0.025
En desacuerdo	3 (1.54%)	4 (1.46%)	1 (0.31%)
Tiendo a estar en desacuerdo	3 (1.54%)	5 (1.82%)	6 (1.88%)
Neutral	12 (6.15%)	5 (1.82%)	19 (5.94%)
Tiendo a estar de acuerdo	40 (20.5%)	36 (13.1%)	42 (13.1%)
De Acuerdo	137 (70.3%)	224 (81.8%)	252 (78.8%)
Mi trabajo me ofrece la oportunidad de enfrentarme a nuevos desafíos.:				<0.001
En desacuerdo	9 (4.62%)	7 (2.55%)	6 (1.88%)
Tiendo a estar en desacuerdo	10 (5.13%)	5 (1.82%)	4 (1.25%)
Neutral	35 (17.9%)	10 (3.65%)	31 (9.69%)
Tiendo a estar de acuerdo	37 (19.0%)	50 (18.2%)	62 (19.4%)
De Acuerdo	104 (53.3%)	202 (73.7%)	217 (67.8%)
Las personas con las que trabajo por lo general se llevan bien entre sí.:				<0.001
En desacuerdo	4 (2.05%)	6 (2.19%)	10 (3.12%)
Tiendo a estar en desacuerdo	6 (3.08%)	6 (2.19%)	13 (4.06%)
Neutral	28 (14.4%)	13 (4.74%)	42 (13.1%)
Tiendo a estar de acuerdo	57 (29.2%)	52 (19.0%)	82 (25.6%)
De Acuerdo	100 (51.3%)	197 (71.9%)	173 (54.1%)
Mi trabajo me aporta una sensación de realización personal.:				0.001
En desacuerdo	11 (5.64%)	7 (2.55%)	8 (2.50%)
Tiendo a estar en desacuerdo	10 (5.13%)	7 (2.55%)	10 (3.12%)
Neutral	35 (17.9%)	24 (8.76%)	47 (14.7%)
Tiendo a estar de acuerdo	55 (28.2%)	58 (21.2%)	75 (23.4%)
De Acuerdo	84 (43.1%)	178 (65.0%)	180 (56.2%)
Puedo mantener el nivel de energía que necesito durante toda la jornada laboral.:				0.776
En desacuerdo	9 (4.62%)	11 (4.01%)	15 (4.69%)
Tiendo a estar en desacuerdo	18 (9.23%)	17 (6.20%)	29 (9.06%)
Neutral	32 (16.4%)	41 (15.0%)	57 (17.8%)
Tiendo a estar de acuerdo	56 (28.7%)	91 (33.2%)	103 (32.2%)
De Acuerdo	80 (41.0%)	114 (41.6%)	116 (36.2%)
Recibo feedback de manera constante, qué me ayuda a mejorar y a crecer en la organización.:				<0.001
En desacuerdo	12 (6.15%)	6 (2.19%)	15 (4.69%)
Tiendo a estar en desacuerdo	16 (8.21%)	10 (3.65%)	13 (4.06%)
Neutral	29 (14.9%)	21 (7.66%)	47 (14.7%)
Tiendo a estar de acuerdo	54 (27.7%)	60 (21.9%)	91 (28.4%)
De Acuerdo	84 (43.1%)	177 (64.6%)	154 (48.1%)
¿Recomendaría esta empresa como lugar de trabajo a sus colegas, familiares, amigos o vecinos?	9.00 [7.00;10.0]	10.0 [9.00;10.0]	9.00 [6.75;10.0]	<0.001
Sexo:				<0.001
F	108 (55.4%)	161 (58.8%)	62 (19.4%)
M	87 (44.6%)	112 (40.9%)	258 (80.6%)
‘Missing’	0 (0.00%)	1 (0.36%)	0 (0.00%)
Edad	34.0 [28.0;40.0]	34.0 [29.0;40.0]	36.0 [31.0;41.0]	0.015
Días en que contesta desde después del 07-25	19.0 [17.0;22.0]	22.0 [15.0;25.0]	25.0 [22.0;29.0]	<0.001
Indica tu antigüedad trabajando dentro de Verisure:				0.001
Menos de 3 meses	0 (0.00%)	0 (0.00%)	2 (0.62%)
Entre 3 meses y 1 año	85 (43.6%)	85 (31.0%)	147 (45.9%)
Entre 1 y 2 años	37 (19.0%)	68 (24.8%)	58 (18.1%)
Entre 2 y 5 años	37 (19.0%)	72 (26.3%)	80 (25.0%)
Entre 5 y 10 años	30 (15.4%)	45 (16.4%)	24 (7.50%)
Más de 10 años	6 (3.08%)	4 (1.46%)	9 (2.81%)
Indica a que categoría de funciones perteneces:				<0.001
Plataforma telefónica	115 (59.0%)	108 (39.4%)	14 (4.38%)
Soy líder (Tengo personas reportándome formalmente)	30 (15.4%)	58 (21.2%)	78 (24.4%)
Staff (administrativo o profesional)	11 (5.64%)	103 (37.6%)	25 (7.81%)
Terreno	39 (20.0%)	5 (1.82%)	203 (63.4%)
Note. N= Número de participantes con al menos una respuesta válida en las variables seleccionadas; Variables continuas se presentan como medianas y percentiles 25 y 75;
Variables categóricas son presentadas como el recuento y el porcentaje

Show code

#rm(list=ls());gc()
for (i in 1:length(encuesta_rec)){
  x<-names(encuesta_rec)[i]
attr(encuesta_rec[[x]],"label")<-attributes(encuesta_rec)$variable.labels[[i]]
}

library(compareGroups)

#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_
#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_
#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_
#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_#_
  table1_all <- suppressWarnings(compareGroups( ~ 
      sexo+
      b_ger+
      comp_sos_1+
      comp_sos_2+
      comp_sos_3+
      comp_sos_4+
      comp_sos_5+
      comp_sos_6+
      comp_sos_7+
      comp_sos_8+
      comp_sos_9+
      dllo_prof_1+
      dllo_prof_2+
      dllo_prof_3+
      lid_1+
      lid_2+
      ent_trab_1+
      ent_trab_2+
      covid_1+
      covid_2+
      covid_3+
      covid_4+
      intencion_1+
      com_1+
      com_2+
      ges_des_1+
      ges_des_2+
      comp_ben_1+
      comp_ben_2+
      superv_1+
      superv_2+
      superv_3+
      enps_lugar_trab+
      enps_prod_serv+
        suma_parcial, 
           method= c(
      sexo=3,
      b_ger=3,
      comp_sos_1=3,
      comp_sos_2=3,
      comp_sos_3=3,
      comp_sos_4=3,
      comp_sos_5=3,
      comp_sos_6=3,
      comp_sos_7=3,
      comp_sos_8=3,
      comp_sos_9=3,
      dllo_prof_1=3,
      dllo_prof_2=3,
      dllo_prof_3=3,
      lid_1=3,
      lid_2=3,
      ent_trab_1=3,
      ent_trab_2=3,
      covid_1=3,
      covid_2=3,
      covid_3=3,
      covid_4=3,
      intencion_1=3,
      com_1=3,
      com_2=3,
      ges_des_1=3,
      ges_des_2=3,
      comp_ben_1=3,
      comp_ben_2=3,
      superv_1=3,
      superv_2=3,
      superv_3=3,
      enps_lugar_trab=2,
      enps_prod_serv=2,
      suma_parcial=2
),
    data = encuesta_rec,
    include.miss = T, #baja el número de casos
    p.corrected=T,
    chisq.test.perm=T,
    chisq.test.seed=1234,
    var.equal=T)
  )

restab1_all <- createTable(table1_all, show.p.overall = T)

pvals1 <- getResults(table1_all)
#p.adjust(pvals, method = "BH")
export2md(restab1_all, size=10, first.strip=T, hide.no="no", position="center",
          format="html",caption= "Descriptivo Aplicación Total",
          col.names=c("Variables", "Todos los casos", "N")
         )%>%
  kableExtra::add_footnote(c("Note. N= Número de participantes con al menos una respuesta válida en las variables seleccionadas; Variables continuas se presentan como medianas y percentiles 25 y 75;", 
                             "Variables categóricas son presentadas como el recuento y el porcentaje"), notation = "none")%>%
  kableExtra::kable_classic() %>% 
  kableExtra::scroll_box(width = "100%", height = "800px")

Table 5: Descriptivo Aplicación Total

Variables	Todos los casos	N
	N=598
sexo:		598
F	218 (36.5%)
M	378 (63.2%)
‘Missing’	2 (0.33%)
Gerencia: ‘Missing’	598 (100%)	598
Entiendo cómo mi trabajo contribuye a la consecución de los objetivos de esta empresa:		598
Muy en desacuerdo	5 (0.84%)
En desacuerdo	2 (0.33%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	19 (3.18%)
De acuerdo	114 (19.1%)
Muy de acuerdo	458 (76.6%)
Recomendaría esta empresa como un buen lugar para trabajar:		598
Muy en desacuerdo	7 (1.17%)
En desacuerdo	10 (1.67%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	47 (7.86%)
De acuerdo	149 (24.9%)
Muy de acuerdo	385 (64.4%)
Estoy dispuesto a realizar un esfuerzo mayor del que cabría esperar normalmente para contribuir al éxito de esta empresa:		598
Muy en desacuerdo	5 (0.84%)
En desacuerdo	7 (1.17%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	21 (3.51%)
De acuerdo	146 (24.4%)
Muy de acuerdo	419 (70.1%)
Dispongo de las herramientas y los recursos necesarios para lograr la excelencia en el rendimiento:		598
Muy en desacuerdo	7 (1.17%)
En desacuerdo	29 (4.85%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	64 (10.7%)
De acuerdo	202 (33.8%)
Muy de acuerdo	296 (49.5%)
Sé lo que se espera de mí en mi trabajo:		598
Muy en desacuerdo	2 (0.33%)
En desacuerdo	6 (1.00%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	17 (2.84%)
De acuerdo	152 (25.4%)
Muy de acuerdo	421 (70.4%)
Mi trabajo me ofrece la oportunidad de enfrentarme a nuevos desafíos:		598
Muy en desacuerdo	7 (1.17%)
En desacuerdo	14 (2.34%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	50 (8.36%)
De acuerdo	155 (25.9%)
Muy de acuerdo	372 (62.2%)
Las personas con las que trabajo por lo general se llevan bien entre sí:		598
Muy en desacuerdo	6 (1.00%)
En desacuerdo	18 (3.01%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	58 (9.70%)
De acuerdo	178 (29.8%)
Muy de acuerdo	338 (56.5%)
Mi trabajo me aporta una sensación de realización personal:		598
Muy en desacuerdo	10 (1.67%)
En desacuerdo	19 (3.18%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	55 (9.20%)
De acuerdo	168 (28.1%)
Muy de acuerdo	346 (57.9%)
Puedo mantener el nivel de energía que necesito durante toda la jornada laboral:		598
Muy en desacuerdo	21 (3.51%)
En desacuerdo	47 (7.86%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	84 (14.0%)
De acuerdo	207 (34.6%)
Muy de acuerdo	239 (40.0%)
Creo que permanecer en esta empresa es lo mejor para mí desde el punto de vista profesional y personal:		598
Muy en desacuerdo	12 (2.01%)
En desacuerdo	14 (2.34%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	55 (9.20%)
De acuerdo	181 (30.3%)
Muy de acuerdo	336 (56.2%)
La formación que he recibido me ha preparado adecuadamente para el trabajo que hago:		598
Muy en desacuerdo	8 (1.34%)
En desacuerdo	17 (2.84%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	47 (7.86%)
De acuerdo	203 (33.9%)
Muy de acuerdo	323 (54.0%)
Dispongo de suficientes oportunidades de recibir formación para mejorar mis habilidades en mi trabajo actual:		598
Muy en desacuerdo	13 (2.17%)
En desacuerdo	26 (4.35%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	71 (11.9%)
De acuerdo	195 (32.6%)
Muy de acuerdo	293 (49.0%)
Soy optimista respecto al futuro de esta empresa:		598
Muy en desacuerdo	3 (0.50%)
En desacuerdo	7 (1.17%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	22 (3.68%)
De acuerdo	117 (19.6%)
Muy de acuerdo	449 (75.1%)
Tengo confianza en las decisiones que toma el equipo directivo de esta empresa:		598
Muy en desacuerdo	10 (1.67%)
En desacuerdo	24 (4.01%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	55 (9.20%)
De acuerdo	157 (26.3%)
Muy de acuerdo	352 (58.9%)
Mi responsable directo se preocupa realmente por mí como empleado:		598
Muy en desacuerdo	15 (2.51%)
En desacuerdo	19 (3.18%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	46 (7.69%)
De acuerdo	136 (22.7%)
Muy de acuerdo	382 (63.9%)
Me siento cómodo con los valores de esta empresa:		598
Muy en desacuerdo	7 (1.17%)
En desacuerdo	8 (1.34%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	47 (7.86%)
De acuerdo	149 (24.9%)
Muy de acuerdo	387 (64.7%)
Confío en que nuestros líderes respondan eficazmente a los desafíos de negocio derivados del coronavirus.:		598
Muy en desacuerdo	14 (2.34%)
En desacuerdo	19 (3.18%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	59 (9.87%)
De acuerdo	161 (26.9%)
Muy de acuerdo	345 (57.7%)
Siento que la compañía me está protegiendo durante este tiempo.:		598
Muy en desacuerdo	17 (2.84%)
En desacuerdo	30 (5.02%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	67 (11.2%)
De acuerdo	148 (24.7%)
Muy de acuerdo	336 (56.2%)
Confío en nuestros líderes para proteger la salud y el bienestar de los empleados en este momento.:		598
Muy en desacuerdo	18 (3.01%)
En desacuerdo	30 (5.02%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	65 (10.9%)
De acuerdo	158 (26.4%)
Muy de acuerdo	327 (54.7%)
Esta organización está haciendo un excelente trabajo manteniendo a los empleados informados sobre los asuntos importantes que nos afectan durante este tiempo.:		598
Muy en desacuerdo	8 (1.34%)
En desacuerdo	21 (3.51%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	59 (9.87%)
De acuerdo	160 (26.8%)
Muy de acuerdo	350 (58.5%)
Considero que seguiré trabajando en la empresa en los próximos dos años:		598
Muy en desacuerdo	7 (1.17%)
En desacuerdo	16 (2.68%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	42 (7.02%)
De acuerdo	119 (19.9%)
Muy de acuerdo	414 (69.2%)
En esta empresa se hacen esfuerzos suficientes por conocer las opiniones e ideas de los empleados:		598
Muy en desacuerdo	22 (3.68%)
En desacuerdo	29 (4.85%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	80 (13.4%)
De acuerdo	193 (32.3%)
Muy de acuerdo	274 (45.8%)
Tengo acceso a la información necesaria para hacer bien mi trabajo:		598
Muy en desacuerdo	8 (1.34%)
En desacuerdo	16 (2.68%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	42 (7.02%)
De acuerdo	184 (30.8%)
Muy de acuerdo	348 (58.2%)
Recibo feedback sobre mi rendimiento con regularidad.:		598
Muy en desacuerdo	15 (2.51%)
En desacuerdo	32 (5.35%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	62 (10.4%)
De acuerdo	167 (27.9%)
Muy de acuerdo	322 (53.8%)
Según mi experiencia, en esta empresa se reconoce la excelencia en el rendimiento.:		598
Muy en desacuerdo	16 (2.68%)
En desacuerdo	18 (3.01%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	58 (9.70%)
De acuerdo	188 (31.4%)
Muy de acuerdo	318 (53.2%)
El programa de beneficios sociales de esta organización satisface mis necesidades:		598
Muy en desacuerdo	14 (2.34%)
En desacuerdo	25 (4.18%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	111 (18.6%)
De acuerdo	202 (33.8%)
Muy de acuerdo	246 (41.1%)
Creo que mi remuneración es competitiva si la comparamos con la de personas que desempeñan un trabajo similar en otras empresas:		598
Muy en desacuerdo	24 (4.01%)
En desacuerdo	55 (9.20%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	91 (15.2%)
De acuerdo	186 (31.1%)
Muy de acuerdo	242 (40.5%)
Mi responsable directo hace una buena labor fomentando el trabajo en equipo:		598
Muy en desacuerdo	13 (2.17%)
En desacuerdo	19 (3.18%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	45 (7.53%)
De acuerdo	167 (27.9%)
Muy de acuerdo	354 (59.2%)
Mi responsable directo me reconoce el trabajo bien hecho:		598
Muy en desacuerdo	12 (2.01%)
En desacuerdo	13 (2.17%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	34 (5.69%)
De acuerdo	159 (26.6%)
Muy de acuerdo	380 (63.5%)
Mi responsable directo fomenta el desarrollo de los empleados:		598
Muy en desacuerdo	13 (2.17%)
En desacuerdo	12 (2.01%)
Ni de acuerdo ni en desacuerdo	48 (8.03%)
De acuerdo	155 (25.9%)
Muy de acuerdo	370 (61.9%)
¿Recomendaría esta empresa como lugar de trabajo a sus colegas, familiares, amigos o vecinos?	10.0 [8.00;10.0]	598
¿Recomendaría los productos y servicios de esta empresa a sus colegas, familiares, amigos o vecinos?	10.0 [9.00;10.0]	598
Suma de Valores Perdidos en Variables de Interés	0.00 [0.00;0.00]	598
Note. N= Número de participantes con al menos una respuesta válida en las variables seleccionadas; Variables continuas se presentan como medianas y percentiles 25 y 75;
Variables categóricas son presentadas como el recuento y el porcentaje

Show code

#janitor::tabyl(p20_contr_cont_med_pev_1_simpler)
#   p27_cond_trab_sup_jef
table2_sex <- suppressWarnings(compareGroups(sexo ~ 
      b_ger+
      comp_sos_1+
      comp_sos_2+
      comp_sos_3+
      comp_sos_4+
      comp_sos_5+
      comp_sos_6+
      comp_sos_7+
      comp_sos_8+
      comp_sos_9+
      dllo_prof_1+
      dllo_prof_2+
      dllo_prof_3+
      lid_1+
      lid_2+
      ent_trab_1+
      ent_trab_2+
      covid_1+
      covid_2+
      covid_3+
      covid_4+
      intencion_1+
      com_1+
      com_2+
      ges_des_1+
      ges_des_2+
      comp_ben_1+
      comp_ben_2+
      superv_1+
      superv_2+
      superv_3+
      enps_lugar_trab+
      enps_prod_serv+
        suma_parcial, 
           method= c(
      sexo=3,
      b_ger=3,
      comp_sos_1=3,
      comp_sos_2=3,
      comp_sos_3=3,
      comp_sos_4=3,
      comp_sos_5=3,
      comp_sos_6=3,
      comp_sos_7=3,
      comp_sos_8=3,
      comp_sos_9=3,
      dllo_prof_1=3,
      dllo_prof_2=3,
      dllo_prof_3=3,
      lid_1=3,
      lid_2=3,
      ent_trab_1=3,
      ent_trab_2=3,
      covid_1=3,
      covid_2=3,
      covid_3=3,
      covid_4=3,
      intencion_1=3,
      com_1=3,
      com_2=3,
      ges_des_1=3,
      ges_des_2=3,
      comp_ben_1=3,
      comp_ben_2=3,
      superv_1=3,
      superv_2=3,
      superv_3=3,
      enps_lugar_trab=2,
      enps_prod_serv=2,
      suma_parcial=2
),
    data = encuesta_rec,
    include.miss = T, #baja el número de casos
    p.corrected=T,
    chisq.test.perm=T,
    chisq.test.seed=1234,
    var.equal=T)
  )

restab2_sex <- createTable(table2_sex, show.p.overall = T)

pvals2 <- getResults(table2_sex)
#p.adjust(pvals, method = "BH")
export2md(restab2_sex, size=10, first.strip=T, hide.no="no", position="center",
          format="html",caption= "Descriptivo Aplicación Total según Sexo",
          col.names=c("Variables", "Hombres", "Mujeres", "Valor-p")
         )%>%
  kableExtra::add_footnote(c("Note. N= Número de participantes con al menos una respuesta válida en las variables seleccionadas; Variables continuas se presentan como medianas y percentiles 25 y 75;", 
                             "Variables categóricas son presentadas como el recuento y el porcentaje"), notation = "none")%>%
  kableExtra::kable_classic() %>% 
  kableExtra::scroll_box(width = "100%", height = "800px")

Datos Generales

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library(plotly)

sexo_df<-
encuesta_rec %>%
     dplyr::group_by(sexo)%>%
       dplyr::summarise(n=n(),percent=round(n/sum(n),2))%>% 
     dplyr::ungroup()%>%
    dplyr::mutate(valid_percent=scales::percent(n/(sum(n)-sum(n[is.na(sexo)])),2),
                  valid_percent=ifelse(is.na(sexo),NA,valid_percent),
                  percent=scales::percent(n/(sum(n)),2))%>%   
#      dplyr::mutate(label=paste0("",p7_exp_c19_trab_cont,"<br>",n,"(",percent,")<br>Válido= ",valid_percent)) %>% 
  dplyr::mutate(label=paste0(sexo,"\n(",valid_percent,")")) #%>%   
      #dplyr::filter(!is.na(sexo))
sex_plotly<-
sexo_df %>% 
plot_ly(labels = ~sexo, values = ~n, type = 'pie',hole = 0.6, textposition = 'outside',textinfo = 'text', sort = FALSE,
        automargin = TRUE,
        text = ~label,
        direction = "clockwise",
        textfont = list(color = "black", size = 14),
        marker = list(colors = c(gray.colors(length(unique(encuesta_rec$sexo))-1), "#FF5252"))) %>%
  layout(yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = T)) %>% 
  layout(xaxis = list(ticktext = c("Ninguno", "1 a 10", "11 a 30", "31 a 100", "No Responde")))%>% 
  layout(showlegend = FALSE) %>% 
  layout(margin = m)

htmltools::tagList(list(sex_plotly))

Show code

no_mostrar=0
if(no_mostrar==1){
p_10 %>% htmlwidgets::onRender(
        "function(el, x) {
  var gd = document.getElementById(el.id); 
  Plotly.downloadImage(gd, {format: 'svg', scale: 4, width: 600, height: 800,filename: 'p10'});
  }"
    )
}

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b_ger_df<-
encuesta_rec %>%
     dplyr::group_by(b_ger)%>%
       dplyr::summarise(n=n(),percent=round(n/sum(n),2))%>% 
     dplyr::ungroup()%>%
    dplyr::mutate(valid_percent=scales::percent(n/(sum(n)-sum(n[is.na(b_ger)])),2),
                  valid_percent=ifelse(is.na(b_ger),NA,valid_percent),
                  percent=scales::percent(n/(sum(n)),2))%>%   
#      dplyr::mutate(label=paste0("",p7_exp_c19_trab_cont,"<br>",n,"(",percent,")<br>Válido= ",valid_percent)) %>% 
  dplyr::mutate(label=paste0(b_ger,"\n(",valid_percent,")")) #%>%   

b_ger_plotly<-
b_ger_df %>% 
plot_ly(labels = ~b_ger, values = ~n, type = 'pie',hole = 0.3, textposition = 'outside',textinfo = 'text', sort = FALSE,
        automargin = TRUE,
        text = ~label,
        direction = "clockwise",
        textfont = list(color = "black", size = 14),
        marker = list(colors = c(gray.colors(length(unique(encuesta_rec$b_ger))-1), "#FF5252"))) %>%
  layout(yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = T)) %>% 
  layout(xaxis = list(ticktext = c("Ninguno", "1 a 10", "11 a 30", "31 a 100", "No Responde")))%>% 
  layout(showlegend = FALSE)%>% 
  layout(margin = m)

htmltools::tagList(list(b_ger_plotly))

Show code

no_mostrar=0
if(no_mostrar==1){
p_10 %>% htmlwidgets::onRender(
        "function(el, x) {
  var gd = document.getElementById(el.id); 
  Plotly.downloadImage(gd, {format: 'svg', scale: 4, width: 600, height: 800,filename: 'p10'});
  }"
    )
}

Componentes

Se revirtieron los valores de los ítems correspondientes a insatisfacción (3 y 5), pero sólo para la suma de los puntajes.

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invisible(c("Compromiso Sostenible", "Desarrollo Profesional", "Liderazgo",  "Entorno de Trabajo", "Covid", "Intención de permanecer en la Compañía"­a""Comunicación"ón"Gestión del Desempeño"peÃ"Compensación y Beneficios"fic"Supervisor Inmediato"))iato"))
#`
comp_sos_bars<-
encuesta_rec %>% 
  dplyr::mutate_at(.vars=vars(starts_with("comp_sos_")),.funs = ~as.numeric(.)-1) %>% 
  dplyr::select(starts_with("comp_sos_")) %>% 
  tidyr::gather(key = "key", value = "val") %>% 
  dplyr::group_by(key,val) %>% 
  dplyr::mutate(sum=n()) %>% 
  dplyr::slice(1) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::left_join(var_lbls_no_char,by=c("key"="nam")) %>% 
  dplyr::rename("label"="var_lab") %>% 
  dplyr::group_by(key) %>% 
  dplyr::mutate(label= max(label,na.rm=T)) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::group_by(key,val) %>% 
  dplyr::slice(1) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::mutate(val_text=dplyr::case_when(val==0~"Muy en desacuerdo(0)",
                                          val==1~"En desacuerdo(1)",
                                          val==2~"Ni acuerdo ni desacuerdo(2)",
                                          val==3~"De acuerdo(3)",
                                          val==4~"Muy de acuerdo(4)",
                                          is.na(val)~"No Responde"
                                            )) %>% 
  dplyr::mutate(items_num=as.numeric(substr(key, nchar(key), nchar(key)))) %>% 
  dplyr::group_by(key) %>% 
  dplyr::mutate(perc=scales::percent(sum/sum(sum)), 
                valid_perc=scales::percent(sum/sum(sum[!is.na(val)])),
                valid_perc=ifelse(is.na(val),NA,valid_perc)) %>% 
  dplyr::ungroup()%>% 
  dplyr::filter(!is.na(val))%>% 
  dplyr::mutate(valid_perc_num=readr::parse_number(valid_perc, "\\d+"))
  
for (i in 1:nrow(comp_sos_bars)){
  comp_sos_bars$label[i]<-stringi::stri_paste(paste(stringi::stri_wrap(comp_sos_bars$label[i], width =40), "<br>"), collapse='')
}  
comp_sos_bars$label_text<-paste0("Código: ""comp_sos_bars$keyy"<br>Valor:""comp_sos_bars$val_textt"<br>Porcentaje:""comp_sos_bars$percc"<br>Válido:":comp_sos_bars$valid_percr"<br>Etiqueta:":comp_sos_bars$label)l)

comp_sos_bars_plot<-  
    ggplot(comp_sos_bars,aes(x=items_num,y=sum,fill=factor(val), label= label_text))+
    geom_col() +
  sjPlot::theme_sjplot2()+
  labs(x="Ítems"",="Número de Respuestas\n")+)+
  theme(strip.background  = element_blank(),
        strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
  scale_x_continuous(breaks=c(1:9))+
  scale_fill_brewer(name= "Values",labels=c(paste0(1:length(levels(encuesta_rec$comp_sos_1))),"NR"), na.value = "gray80", palette="Reds")+
  theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
        axis.text.y = element_blank(),
        plot.caption=element_text(hjust = 0))

ggplotly(comp_sos_bars_plot, tooltip = c("label_text"))%>%
  layout(xaxis= list(showticklabels = T), showlegend=F)#, height = 750, width=1100)

Figure 8: Gráfico de Barras, Preguntas Sobre Compromiso Sostenible

Show code

invisible(c("Compromiso Sostenible", "Desarrollo Profesional", "Liderazgo",  "Entorno de Trabajo", "Covid", "Intención de permanecer en la Compañía"­a""Comunicación"ón"Gestión del Desempeño"peÃ"Compensación y Beneficios"fic"Supervisor Inmediato"))iato"))
library(ggrepel)

Warning: package 'ggrepel' was built under R version 4.1.3

Show code

comp_sos_bars %>% 
ggplot(aes(x=items_num,y=valid_perc_num/100,fill=val_text, label= valid_perc))+
    geom_col() +
    scale_fill_grey(name= "Respuestas", start = 0.2, end = 0.8, na.value = "#FF5252")+#
  sjPlot::theme_sjplot2()+
  labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
      ylim(0,1.1)+
  #facet_wrap(~items, nrow = 3)+
  theme(strip.background  = element_blank(),
        strip.text = element_text(face="bold", size=6))+
  theme(strip.text.x = element_text(size = 10, face = "bold"),
        axis.text.x= element_text(size = 12),
        axis.title.y= element_blank(),
        axis.title.x= element_blank(),
        axis.text.y = element_blank(),
        legend.title = element_text(size = 12),
        legend.text = element_text(size = 12),
        plot.caption=element_text(hjust = 0),
        legend.position="bottom")+
  geom_label_repel(#position = position_dodge(width = .5),    # move to center of bars
              #vjust = 0,    # nudge above top of bar
            position = position_stack(vjust = 0.5),
              size = 6,
            direction = "y",
            force=1,
            seed=123,
            colour = "white", fontface = "bold")+ #+
  scale_x_discrete(limits =paste0(1:9))#+

Figure 9: Gráfico de Barras, Preguntas Sobre Compromiso Sostenible

Show code

  #scale_x_discrete(labels =c("Trabajo contribuye\nen la empresa","Formación y\npreparación","Oportunidades\nde formación"))

Se verá el Desarrollo Profesional

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invisible(c("Compromiso Sostenible", "Desarrollo Profesional", "Liderazgo",  "Entorno de Trabajo", "Covid", "Intención de permanecer en la Compañía"­a""Comunicación"ón"Gestión del Desempeño"peÃ"Compensación y Beneficios"fic"Supervisor Inmediato"))iato"))
dllo_prof_bars<-
encuesta_rec %>% 
  dplyr::mutate_at(.vars=vars(paste0("dllo_prof_",1:3)),.funs = ~as.numeric(.)-1) %>% 
  dplyr::select(paste0("dllo_prof_",1:3)) %>% 
  tidyr::gather(key = "key", value = "val") %>% 
  dplyr::group_by(key,val) %>% 
  dplyr::mutate(sum=n()) %>% 
  dplyr::slice(1) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::left_join(var_lbls_no_char,by=c("key"="nam")) %>% 
  dplyr::rename("label"="var_lab") %>% 
  dplyr::group_by(key) %>% 
  dplyr::mutate(label= max(label,na.rm=T)) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::group_by(key,val) %>% 
  dplyr::slice(1) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::mutate(val_text=dplyr::case_when(val==0~"Nunca(0)",
                                          val==1~"A veces(1)",
                                          val==2~"A menudo(2)",
                                          val==3~"Siempre(3)",
                                          is.na(val)~"No Responde")) %>% 
  dplyr::mutate(items_num=readr::parse_number(key, "\\d+")) %>% 
  #dplyr::mutate(items_num=as.numeric(substr(key, nchar(key), nchar(key))))
  dplyr::group_by(key) %>% 
  dplyr::mutate(perc=scales::percent(sum/sum(sum)), 
                valid_perc=scales::percent(sum/sum(sum[!is.na(val)])),
                valid_perc=ifelse(is.na(val),NA,valid_perc)) %>% 
  dplyr::ungroup()%>% 
  dplyr::filter(!is.na(val))%>% 
  dplyr::mutate(valid_perc_num=readr::parse_number(valid_perc, "\\d+"))
  
for (i in 1:nrow(dllo_prof_bars)){
  dllo_prof_bars$label[i]<-stringi::stri_paste(paste(stringi::stri_wrap(dllo_prof_bars$label[i], width =40), "<br>"), collapse='')
}  
dllo_prof_bars$label_text<-paste0("Código: ""dllo_prof_bars$keyy"<br>Valor:""dllo_prof_bars$val_textt"<br>Porcentaje:""dllo_prof_bars$percc"<br>Válido:":dllo_prof_bars$valid_percr"<br>Etiqueta:":dllo_prof_bars$label)l)

dllo_prof_bars_plot<-  
    ggplot(dllo_prof_bars,aes(x=items_num,y=sum,fill=val, label= label_text))+
    geom_col() +
  sjPlot::theme_sjplot2()+
  labs(x="Ítems"",="Número de Respuestas\n")+)+
  theme(strip.background  = element_blank(),
        strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
  scale_x_continuous(breaks=c(1:12))+
  scale_fill_brewer(name= "Values",labels=c(paste0(1:length(levels(encuesta_rec$dllo_prof_1))),"NR"), na.value = "gray80", palette="Reds")+
  theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
        axis.text.y = element_blank(),
        plot.caption=element_text(hjust = 0))


dllo_prof_bars_plot<-  
    ggplot(dllo_prof_bars,aes(x=items_num,y=sum,fill=factor(val), label= label_text))+
    geom_col() +
  sjPlot::theme_sjplot2()+
  labs(x="Ítems"",="Número de Respuestas\n")+)+
  theme(strip.background  = element_blank(),
        strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
  scale_x_continuous(breaks=c(1:9))+
  scale_fill_brewer(name= "Values",labels=c(paste0(1:length(levels(encuesta_rec$dllo_prof_1))),"NR"), na.value = "gray80", palette="Reds")+
  theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
        axis.text.y = element_blank(),
        plot.caption=element_text(hjust = 0))

ggplotly(dllo_prof_bars_plot, tooltip = c("label_text"))%>%
  layout(xaxis= list(showticklabels = T), showlegend=F)#, height = 750, width=1100)

Figure 10: Gráfico de Barras, Desarrollo Profesional (1)

Show code

##, na.value = "gray80", palette="Reds"

Show code

invisible("ALERTA: Que se modifique")

library(ggrepel)
dllo_prof_bars %>% 
ggplot(aes(x=as.character(key),y=valid_perc_num/100,fill=val_text, label= valid_perc))+
    geom_col() +
    scale_fill_grey(name= "Respuestas", start = 0.2, end = 0.8, na.value = "#FF5252")+#
  sjPlot::theme_sjplot2()+
  labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
      ylim(0,1.1)+
  #facet_wrap(~items, nrow = 3)+
  theme(strip.background  = element_blank(),
        strip.text = element_text(face="bold", size=6))+
  theme(strip.text.x = element_text(size = 13, face = "bold"),
        axis.text.x= element_text(size = 13),
        axis.title.y= element_blank(),
        axis.title.x= element_blank(),
        axis.text.y = element_blank(),
        legend.title = element_text(size = 12),
        legend.text = element_text(size = 12),
        plot.caption=element_text(hjust = 0),
        legend.position="bottom")+
  geom_label_repel(#position = position_dodge(width = .5),    # move to center of bars
              #vjust = 0,    # nudge above top of bar
            position = position_stack(vjust = 0.5),
              size = 6,
            direction = "y",
            force=1,
            seed=123,
            colour = "white", fontface = "bold") +
  #scale_x_discrete(limits =paste0("Desarrollo\nProfesional\n",1:3))
  scale_x_discrete(labels =c("Permanecer\nen la empresa","Formación y\npreparación","Oportunidades\nde formación"))

Figure 11: Gráfico de Barras, Preguntas Sobre Desarrollo Profesional (2)

Show code

lid_ent_trab_bars<-
encuesta_rec %>% 
  dplyr::mutate_at(.vars=vars(starts_with("lid"),starts_with("ent_trab")),.funs = ~as.numeric(.)-1) %>% 
  dplyr::select(starts_with("lid"),starts_with("ent_trab")) %>% 
  tidyr::gather(key = "key", value = "val") %>% 
  dplyr::group_by(key,val) %>% 
  dplyr::mutate(sum=n()) %>% 
  dplyr::slice(1) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::left_join(var_lbls_no_char,by=c("key"="nam")) %>% 
  dplyr::rename("label"="var_lab") %>% 
  dplyr::group_by(key) %>% 
  dplyr::mutate(label= max(label,na.rm=T)) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::group_by(key,val) %>% 
  dplyr::slice(1) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::mutate(val_text=dplyr::case_when(val==0~"Nunca(0)",
                                          val==1~"Sólo unas pocas veces(1)",
                                          val==2~"Algunas veces(2)",
                                          val==3~"La mayoría de las veces(3)",
                                          val==4~"Siempre(4)",
                                          is.na(val)~"No Responde"
                                            )) %>% 
  dplyr::mutate(items_num=as.numeric(substr(key, nchar(key), nchar(key)))) %>% 
  #dplyr::mutate(items_num=readr::parse_number(key, "\\d+")) %>% 
  dplyr::group_by(key) %>% 
  dplyr::mutate(perc=scales::percent(sum/sum(sum)), 
                valid_perc=scales::percent(sum/sum(sum[!is.na(val)])),
                valid_perc=ifelse(is.na(val),NA,valid_perc)) %>% 
  dplyr::ungroup()%>% 
  dplyr::filter(!is.na(val))%>% 
  dplyr::mutate(valid_perc_num=readr::parse_number(valid_perc, "\\d+"))
  
for (i in 1:nrow(lid_ent_trab_bars)){
  lid_ent_trab_bars$label[i]<-stringi::stri_paste(paste(stringi::stri_wrap(lid_ent_trab_bars$label[i], width =40), "<br>"), collapse='')
}  
lid_ent_trab_bars$label_text<-paste0("Código: ",lid_ent_trab_bars$key,"<br>Valor:",lid_ent_trab_bars$val_text,"<br>Porcentaje:",lid_ent_trab_bars$perc,"<br>Válido:",lid_ent_trab_bars$valid_perc,"<br>Etiqueta:",lid_ent_trab_bars$label)

lid_ent_trab_bars_plot<-  
  #   ggplot(lid_ent_trab_bars,aes(x=items_num,y=sum,fill=val, label= label_text))+
  #   geom_col() +
  # sjPlot::theme_sjplot2()+
  # labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
  # theme(strip.background  = element_blank(),
  #       strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
  # scale_x_continuous(breaks=c(1:6))+
  # theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
  #       axis.text.y = element_blank(),
  #       plot.caption=element_text(hjust = 0))
   ggplot(lid_ent_trab_bars,aes(x=key,y=sum,fill=factor(val), label= label_text))+
    geom_col() +
  sjPlot::theme_sjplot2()+
  labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
  theme(strip.background  = element_blank(),
        strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
  #scale_x_continuous(breaks=c(1:9))+
  scale_fill_brewer(name= "Values",labels=c(paste0(1:length(levels(encuesta_rec$lid_1))),"NR"), na.value = "gray80", palette="Reds")+
  theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
        axis.text.y = element_blank(),
        plot.caption=element_text(hjust = 0))+
  scale_x_discrete(labels =c("Preocupación\ncomo empleado","Comodidad con\nvalores","Optimismo\nfuturo empresa","Confianza decisiones\n directivo"))

ggplotly(lid_ent_trab_bars_plot, tooltip = c("label_text"))%>%
  layout(xaxis= list(showticklabels = T), showlegend=F)#, height = 750, width=1100)

Figure 12: Gráfico de Barras, Preguntas Sobre Liderazgo y Entorno de Trabajo

Show code

library(ggrepel)
lid_ent_trab_bars %>% 
ggplot(aes(x=key,y=valid_perc_num/100,fill=val_text, label= valid_perc))+
    geom_col() +
    scale_fill_grey(name= "Respuestas", start = 0.2, end = 0.8, na.value = "#FF5252")+#
  sjPlot::theme_sjplot2()+
  labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
      ylim(0,1.1)+
  #facet_wrap(~items, nrow = 3)+
  theme(strip.background  = element_blank(),
        strip.text = element_text(face="bold", size=6))+
  theme(strip.text.x = element_text(size = 13, face = "bold"),
        axis.text.x= element_text(size = 13),
        axis.title.y= element_blank(),
        axis.title.x= element_blank(),
        axis.text.y = element_blank(),
        legend.title = element_text(size = 12),
        legend.text = element_text(size = 12),
        plot.caption=element_text(hjust = 0),
        legend.position="bottom")+
  geom_label_repel(#position = position_dodge(width = .5),    # move to center of bars
              #vjust = 0,    # nudge above top of bar
            position = position_stack(vjust = 0.5),
              size = 6,
            direction = "y",
            force=1,
            seed=123,
            colour = "white", fontface = "bold") +
  scale_x_discrete(labels =c("Preocupación\ncomo empleado","Comodidad con\nvalores","Optimismo\nfuturo empresa","Confianza decisiones\n directivo"))

Figure 13: Gráfico de Barras, Preguntas Sobre Liderazgo y Entorno de Trabajo (2)

Show code

covid_19_bars<-
encuesta_rec %>% 
  dplyr::mutate_at(.vars=vars(paste0("covid_",1:4)),.funs = ~as.numeric(.)-1) %>% 
  dplyr::select(paste0("covid_",1:4)) %>% 
  tidyr::gather(key = "key", value = "val") %>% 
  dplyr::group_by(key,val) %>% 
  dplyr::mutate(sum=n()) %>% 
  dplyr::slice(1) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::left_join(var_lbls_no_char,by=c("key"="nam")) %>% 
  dplyr::rename("label"="var_lab") %>% 
  dplyr::group_by(key) %>% 
  dplyr::mutate(label= max(label,na.rm=T)) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::group_by(key,val) %>% 
  dplyr::slice(1) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::mutate(val_text=dplyr::case_when(val==0~"Nunca(0)",
                                          val==1~"Sólo unas pocas veces(1)",
                                          val==2~"Algunas veces(2)",
                                          val==3~"La mayoría de las veces(3)",
                                          val==4~"Siempre(4)",
                                          is.na(val)~"No Responde"
                                            )) %>% 
  dplyr::mutate(items_num=as.numeric(substr(key, nchar(key), nchar(key)))) %>% 
  #dplyr::mutate(items_num=readr::parse_number(key, "\\d+")) %>% 
  dplyr::group_by(key) %>% 
  dplyr::mutate(perc=scales::percent(sum/sum(sum)), 
                valid_perc=scales::percent(sum/sum(sum[!is.na(val)])),
                valid_perc=ifelse(is.na(val),NA,valid_perc)) %>% 
  dplyr::ungroup()%>% 
  dplyr::filter(!is.na(val))%>% 
  dplyr::mutate(valid_perc_num=readr::parse_number(valid_perc, "\\d+"))
  
for (i in 1:nrow(covid_19_bars)){
  covid_19_bars$label[i]<-stringi::stri_paste(paste(stringi::stri_wrap(covid_19_bars$label[i], width =40), "<br>"), collapse='')
}  
covid_19_bars$label_text<-paste0("Código: ",covid_19_bars$key,"<br>Valor:",covid_19_bars$val_text,"<br>Porcentaje:",covid_19_bars$perc,"<br>Válido:",covid_19_bars$valid_perc,"<br>Etiqueta:",covid_19_bars$label)

covid_19_bars_plot<-  
  #   ggplot(lid_ent_trab_bars,aes(x=items_num,y=sum,fill=val, label= label_text))+
  #   geom_col() +
  # sjPlot::theme_sjplot2()+
  # labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
  # theme(strip.background  = element_blank(),
  #       strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
  # scale_x_continuous(breaks=c(1:6))+
  # theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
  #       axis.text.y = element_blank(),
  #       plot.caption=element_text(hjust = 0))
   ggplot(covid_19_bars,aes(x=key,y=sum,fill=factor(val), label= label_text))+
    geom_col() +
  sjPlot::theme_sjplot2()+
  labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
  theme(strip.background  = element_blank(),
        strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
  #scale_x_continuous(breaks=c(1:9))+
  scale_fill_brewer(name= "Values",labels=c(paste0(1:length(levels(encuesta_rec$covid_1))),"NR"), na.value = "gray80", palette="Reds")+
  theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
        axis.text.y = element_blank(),
        plot.caption=element_text(hjust = 0))+
  scale_x_discrete(labels =c("Confianza\nrespuesta líderes","Compañía\nprotege","Confianza\nprotección líderes","Información\n trabajadores"))

ggplotly(covid_19_bars_plot, tooltip = c("label_text"))%>%
  layout(xaxis= list(showticklabels = T), showlegend=F)#, height = 750, width=1100)

Figure 14: Gráfico de Barras, Preguntas Sobre COVID-19

Show code

library(ggrepel)
covid_19_bars %>% 
ggplot(aes(x=key,y=valid_perc_num/100,fill=val_text, label= valid_perc))+
    geom_col() +
    scale_fill_grey(name= "Respuestas", start = 0.2, end = 0.8, na.value = "#FF5252")+#
  sjPlot::theme_sjplot2()+
  labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
      ylim(0,1.1)+
  #facet_wrap(~items, nrow = 3)+
  theme(strip.background  = element_blank(),
        strip.text = element_text(face="bold", size=6))+
  theme(strip.text.x = element_text(size = 13, face = "bold"),
        axis.text.x= element_text(size = 13),
        axis.title.y= element_blank(),
        axis.title.x= element_blank(),
        axis.text.y = element_blank(),
        legend.title = element_text(size = 12),
        legend.text = element_text(size = 12),
        plot.caption=element_text(hjust = 0),
        legend.position="bottom")+
  geom_label_repel(#position = position_dodge(width = .5),    # move to center of bars
              #vjust = 0,    # nudge above top of bar
            position = position_stack(vjust = 0.5),
              size = 6,
            direction = "y",
            force=1,
            seed=123,
            colour = "white", fontface = "bold") +
  scale_x_discrete(labels =c("Confianza\nrespuesta líderes","Compañía\nprotege","Confianza\nprotección líderes","Información\n trabajadores"))

Figure 15: Gráfico de Barras, Preguntas Sobre COVID-19 (2)

Show code

#"com_1"           "com_2"           "ges_des_1"       "ges_des_2"      
#[37] "comp_ben_1"      "comp_ben_2"     
resto_bars<-
encuesta_rec %>% 
  dplyr::mutate_at(.vars=vars(c("com_1", "com_2", "ges_des_1", "ges_des_2", "comp_ben_1", "comp_ben_2")),.funs = ~as.numeric(.)-1) %>% 
  dplyr::select(c("com_1", "com_2", "ges_des_1", "ges_des_2", "comp_ben_1", "comp_ben_2")) %>% 
  tidyr::gather(key = "key", value = "val") %>% 
  dplyr::group_by(key,val) %>% 
  dplyr::mutate(sum=n()) %>% 
  dplyr::slice(1) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::left_join(var_lbls_no_char,by=c("key"="nam")) %>% 
  dplyr::rename("label"="var_lab") %>% 
  dplyr::group_by(key) %>% 
  dplyr::mutate(label= max(label,na.rm=T)) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::group_by(key,val) %>% 
  dplyr::slice(1) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::mutate(val_text=dplyr::case_when(val==0~"Nunca(0)",
                                          val==1~"Sólo unas pocas veces(1)",
                                          val==2~"Algunas veces(2)",
                                          val==3~"La mayoría de las veces(3)",
                                          val==4~"Siempre(4)",
                                          is.na(val)~"No Responde"
                                            )) %>% 
  dplyr::mutate(items_num=as.numeric(substr(key, nchar(key), nchar(key)))) %>% 
  #dplyr::mutate(items_num=readr::parse_number(key, "\\d+")) %>% 
  dplyr::group_by(key) %>% 
  dplyr::mutate(perc=scales::percent(sum/sum(sum)), 
                valid_perc=scales::percent(sum/sum(sum[!is.na(val)])),
                valid_perc=ifelse(is.na(val),NA,valid_perc)) %>% 
  dplyr::ungroup()%>% 
  dplyr::filter(!is.na(val))%>% 
  dplyr::mutate(valid_perc_num=readr::parse_number(valid_perc, "\\d+"))
  
for (i in 1:nrow(resto_bars)){
  resto_bars$label[i]<-stringi::stri_paste(paste(stringi::stri_wrap(resto_bars$label[i], width =40), "<br>"), collapse='')
}  
resto_bars$label_text<-paste0("Código: ",resto_bars$key,"<br>Valor:",resto_bars$val_text,"<br>Porcentaje:",resto_bars$perc,"<br>Válido:",resto_bars$valid_perc,"<br>Etiqueta:",resto_bars$label)

resto_bars_plot<-  
  #   ggplot(lid_ent_trab_bars,aes(x=items_num,y=sum,fill=val, label= label_text))+
  #   geom_col() +
  # sjPlot::theme_sjplot2()+
  # labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
  # theme(strip.background  = element_blank(),
  #       strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
  # scale_x_continuous(breaks=c(1:6))+
  # theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
  #       axis.text.y = element_blank(),
  #       plot.caption=element_text(hjust = 0))
   ggplot(resto_bars,aes(x=key,y=sum,fill=factor(val), label= label_text))+
    geom_col() +
  sjPlot::theme_sjplot2()+
  labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
  theme(strip.background  = element_blank(),
        strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
  #scale_x_continuous(breaks=c(1:9))+
  scale_fill_brewer(name= "Values",labels=c(paste0(1:length(levels(encuesta_rec$comp_ben_1))),"NR"), na.value = "gray80", palette="Reds")+
  theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
        axis.text.y = element_blank(),
        plot.caption=element_text(hjust = 0))+
  scale_x_discrete(labels =c("Esfuerzo\nconocer\nempleados","Información\npara hacer\ntrabajo","Programa\nBeneficios\n responde\nnecesidades", "Remuneraciones\ncompetitivas","Recibe\nfeedback\nregular","Reconoce\ndesempeño\nexcelente"))

ggplotly(resto_bars_plot, tooltip = c("label_text"))%>%
  layout(xaxis= list(showticklabels = T), showlegend=F)#, height = 750, width=1100)

Figure 16: Gráfico de Barras, Preguntas Sobre Otras variables

Show code

library(ggrepel)
resto_bars %>% 
ggplot(aes(x=key,y=valid_perc_num/100,fill=val_text, label= valid_perc))+
    geom_col() +
    scale_fill_grey(name= "Respuestas", start = 0.2, end = 0.8, na.value = "#FF5252")+#
  sjPlot::theme_sjplot2()+
  labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
      ylim(0,1.1)+
  #facet_wrap(~items, nrow = 3)+
  theme(strip.background  = element_blank(),
        strip.text = element_text(face="bold", size=6))+
  theme(strip.text.x = element_text(size = 13, face = "bold"),
        axis.text.x= element_text(size = 13),
        axis.title.y= element_blank(),
        axis.title.x= element_blank(),
        axis.text.y = element_blank(),
        legend.title = element_text(size = 12),
        legend.text = element_text(size = 12),
        plot.caption=element_text(hjust = 0),
        legend.position="bottom")+
  geom_label_repel(#position = position_dodge(width = .5),    # move to center of bars
              #vjust = 0,    # nudge above top of bar
            position = position_stack(vjust = 0.5),
              size = 6,
            direction = "y",
            force=1,
            seed=123,
            colour = "white", fontface = "bold")+
  scale_x_discrete(labels =c("Esfuerzo conocer\nempleados","Información para\n hacer\ntrabajo","Programa\nBeneficios\n responde\nnecesidades", "Remuneraciones\ncompetitivas","Recibe\nfeedback\nregular","Reconoce\ndesempeño\nexcelente"))

Figure 17: Gráfico de Barras, Preguntas Sobre Otras variables (2)

Show code

superv_bars<-
encuesta_rec %>% 
  dplyr::mutate_at(.vars=vars(paste0("superv_",1:3)),.funs = ~as.numeric(.)-1) %>% 
  dplyr::select(paste0("superv_",1:3)) %>% 
  tidyr::gather(key = "key", value = "val") %>% 
  dplyr::group_by(key,val) %>% 
  dplyr::mutate(sum=n()) %>% 
  dplyr::slice(1) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::left_join(var_lbls_no_char,by=c("key"="nam")) %>% 
  dplyr::rename("label"="var_lab") %>% 
  dplyr::group_by(key) %>% 
  dplyr::mutate(label= max(label,na.rm=T)) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::group_by(key,val) %>% 
  dplyr::slice(1) %>% 
  dplyr::ungroup() %>% 
  dplyr::mutate(val_text=dplyr::case_when(val==0~"Nunca(0)",
                                          val==1~"Sólo unas pocas veces(1)",
                                          val==2~"Algunas veces(2)",
                                          val==3~"La mayoría de las veces(3)",
                                          val==4~"Siempre(4)",
                                          is.na(val)~"No Responde"
                                            )) %>% 
  dplyr::mutate(items_num=as.numeric(substr(key, nchar(key), nchar(key)))) %>% 
  #dplyr::mutate(items_num=readr::parse_number(key, "\\d+")) %>% 
  dplyr::group_by(key) %>% 
  dplyr::mutate(perc=scales::percent(sum/sum(sum)), 
                valid_perc=scales::percent(sum/sum(sum[!is.na(val)])),
                valid_perc=ifelse(is.na(val),NA,valid_perc)) %>% 
  dplyr::ungroup()%>% 
  dplyr::filter(!is.na(val))%>% 
  dplyr::mutate(valid_perc_num=readr::parse_number(valid_perc, "\\d+"))
  
for (i in 1:nrow(superv_bars)){
  superv_bars$label[i]<-stringi::stri_paste(paste(stringi::stri_wrap(superv_bars$label[i], width =40), "<br>"), collapse='')
}  
superv_bars$label_text<-paste0("Código: ",superv_bars$key,"<br>Valor:",superv_bars$val_text,"<br>Porcentaje:",superv_bars$perc,"<br>Válido:",superv_bars$valid_perc,"<br>Etiqueta:",superv_bars$label)

superv_bars_plot<-  
  #   ggplot(lid_ent_trab_bars,aes(x=items_num,y=sum,fill=val, label= label_text))+
  #   geom_col() +
  # sjPlot::theme_sjplot2()+
  # labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
  # theme(strip.background  = element_blank(),
  #       strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
  # scale_x_continuous(breaks=c(1:6))+
  # theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
  #       axis.text.y = element_blank(),
  #       plot.caption=element_text(hjust = 0))
   ggplot(superv_bars,aes(x=key,y=sum,fill=factor(val), label= label_text))+
    geom_col() +
  sjPlot::theme_sjplot2()+
  labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
  theme(strip.background  = element_blank(),
        strip.text = element_text(face="bold", size=7))+
  #scale_x_continuous(breaks=c(1:9))+
  scale_fill_brewer(name= "Values",labels=c(paste0(1:length(levels(encuesta_rec$superv_1))),"NR"), na.value = "gray80", palette="Reds")+
  theme(strip.text.x = element_text(size = 8, face = "bold"),
        axis.text.y = element_blank(),
        plot.caption=element_text(hjust = 0))+
  scale_x_discrete(labels =c("Fomenta trabajo\nen equipo","Reconoce buen\n trabajo","Fomenta\nel desarrollo"))

ggplotly(superv_bars_plot, tooltip = c("label_text"))%>%
  layout(xaxis= list(showticklabels = T), showlegend=F)#, height = 750, width=1100)

Figure 18: Gráfico de Barras, Preguntas Sobre Supervisor/a

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library(ggrepel)
superv_bars %>% 
ggplot(aes(x=key,y=valid_perc_num/100,fill=val_text, label= valid_perc))+
    geom_col() +
    scale_fill_grey(name= "Respuestas", start = 0.2, end = 0.8, na.value = "#FF5252")+#
  sjPlot::theme_sjplot2()+
  labs(x="Ítems",y="Número de Respuestas\n")+
      ylim(0,1.1)+
  #facet_wrap(~items, nrow = 3)+
  theme(strip.background  = element_blank(),
        strip.text = element_text(face="bold", size=6))+
  theme(strip.text.x = element_text(size = 13, face = "bold"),
        axis.text.x= element_text(size = 13),
        axis.title.y= element_blank(),
        axis.title.x= element_blank(),
        axis.text.y = element_blank(),
        legend.title = element_text(size = 12),
        legend.text = element_text(size = 12),
        plot.caption=element_text(hjust = 0),
        legend.position="bottom")+
  geom_label_repel(#position = position_dodge(width = .5),    # move to center of bars
              #vjust = 0,    # nudge above top of bar
            position = position_stack(vjust = 0.5),
              size = 6,
            direction = "y",
            force=1,
            seed=123,
            colour = "white", fontface = "bold") +
  scale_x_discrete(labels =c("Fomenta trabajo\nen equipo","Reconoce buen\n trabajo","Fomenta\nel desarrollo"))

Figure 19: Gráfico de Barras, Preguntas Sobre Supervisor/a (2)

---

Compilación

Descarga para exportación

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#attr(uss_rec$surv,"label")<- "Supervivencia de Respuestas"

var_labels_df<-data.frame()
for (i in 1:length(encuesta_rec)){
  x<-names(encuesta_rec)[i]
var_labels_df<-rbind.data.frame(var_labels_df, cbind(x, attr(encuesta_rec[[x]],"label")))
}

codebook::var_label(encuesta_rec) <-
var_labels_df%>% 
  codebook::dict_to_list()

#rio::export(encuesta_rec, file= paste0(getwd(),"/_bd_encuesta_rec_ins.dta"))

write_csv2(encuesta_rec,
  paste0(getwd(),"/_bd_encuesta_rec_ins2022.csv"),
           na="")

save.image("__encuesta_rec_exp_post_crash2022.RData")

Para explorar los datos de la encuesta 2022

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rpivotTable(data = encuesta2_rec %>% dplyr::select(-(hora:correo_val_cor)), rows="b_ger",cols = c("sexo"), vals = "Cuenta", aggregatorName = "Cuenta",rendererName = "Table", locale="es")

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rm(list=ls());gc()

load("__encuesta_rec_exp_post_crash2.RData")

ExPanDaR::ExPanD(df= encuesta_rec %>% dplyr::select(-(response_id:custom_value)) %>%  dplyr::select(-correo),title = "Datos Encuesta Empresa Seguridad")
#options(rsconnect.http.trace = TRUE)
#options(rsconnect.http.verbose = TRUE)
#options(rsconnect.launch.browser = FALSE)
#getOption("rsconnect.max.bundle.size")
options(shiny.error = browser)

## Including Plots
#plot(pressure)

Información de la Sesión

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Sys.getenv("R_LIBS_USER")

[1] "C:/Users/andre/Documents/R/win-library/4.1"

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rstudioapi::getSourceEditorContext()

Document Context: 
- id:        '9692D773'
- path:      'H:/Mi unidad/DOCUMENTOS/Clima_empresa/Explorar_Datos2.Rmd'
- contents:  <2317 rows>
Document Selection:
- [1223, 5] -- [1223, 5]: ''

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cbind.data.frame(label=data.frame(attr(unlist(sessionInfo()$R.version),"names")),data.table::data.table(unlist(sessionInfo()$R.version))) %>% 
  knitr::kable(format = "html", format.args = list(decimal.mark = ".", big.mark = ","),
               caption = paste0("Propiedades del documento"),
               col.names = c("Categoría","Valor"),
               align =c('l',rep('c', 101)),
               escape=T)%>%
    kableExtra::kable_classic(bootstrap_options = c("striped", "hover"),font_size = 12)

(#tab:session_info)Propiedades del documento

Categoría	Valor
platform	x86_64-w64-mingw32
arch	x86_64
os	mingw32
system	x86_64, mingw32
status
major	4
minor	1.2
year	2021
month	11
day	01
svn rev	81115
language	R
version.string	R version 4.1.2 (2021-11-01)
nickname	Bird Hippie

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sessionInfo()$locale

[1] "LC_COLLATE=Spanish_Chile.1252;LC_CTYPE=Spanish_Chile.1252;LC_MONETARY=Spanish_Chile.1252;LC_NUMERIC=C;LC_TIME=Spanish_Chile.1252"

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sessionInfo()$running

[1] "Windows 10 x64 (build 19042)"

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sesion_info <- devtools::session_info()
dplyr::select(
  tibble::as_tibble(sesion_info$packages),
  c(package, loadedversion, source)
) %>% 
  DT::datatable(filter = 'top', colnames = c('Row number' =1,'Variable' = 2, 'Percentage'= 3),
              caption = htmltools::tags$caption(
        style = 'caption-side: top; text-align: left;',
        '', htmltools::em('Paquetes estadísticos utilizados')),
      options=list(
initComplete = htmlwidgets::JS(
        "function(settings, json) {",
        "$(this.api().tables().body()).css({
            'font-family': 'Helvetica Neue',
            'font-size': '50%', 
            'code-inline-font-size': '15%', 
            'white-space': 'nowrap',
            'line-height': '0.75em',
            'min-height': '0.5em'
            });",#;
        "}")))

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unlink("*_cache", recursive = T, force = T, expand = TRUE)